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Enregistrement W2975012584 · doi:10.26760/jrh.v3i2.3146

Potensi Penerapan Konsep Green Campus pada Atribut Green Open Space di Institut Teknologi Nasional (Itenas) Bandung

2019· article· id· W2975012584 sur OpenAlexaff
Enni Lindia Mayona, Bella Fernanda

Notice bibliographique

RevueJurnal Rekayasa Hijau · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Technology and E-Learning
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyLibrary scienceArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRAKInstitut Teknologi Nasional (Itenas) merupakan salah satu perguruan tinggi yang memiliki visi untuk ikut berperan aktif dalam pembangunan berkelanjutan di lingkup nasional dan global. Pusat Studi Sumber Daya Alam dan Lingkungan (PUSDAL) Itenas menyatakan bahwa Itenas dianggap belum mampu merespon tantangan lingkungan saat ini, belum ada integrasi antara pusat studi dengan berbagai lumbung pengetahuan yang ada di jurusan, serta diperlukan perubahan institusi menuju arah pengembangan hijau. Oleh karena itu, perlu dilakukan penerapan konsep green campus dimulai dari atribut green open space menurut Program Pengembangan Kota Hijau (P2KH) oleh Kementerian Pekerjaan Umum (2017) yang peneliti anggap memiliki peranan penting dan krusial di dalam lingkungan kampus. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi penerapan konsep green campus pada atribut green open space di Institut Teknologi Nasional (Itenas) Bandung. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi langsung, penyebaran kuesioner, dan wawancara, sedangkan metode analisis yang digunakan adalah distribusi frekuensi, scoring, dan komparatif, juga Metode Gerarkis dan UI GreenMetric World University Rankings 2018. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa Itenas memiliki beberapa lokasi potensial ruang terbuka hijau, serta civitas akademika Itenas memiliki pengetahuan dan kepedulian yang tinggi, serta peran aktif yang sangat tinggi terhadap atribut green open space.Kata Kunci: Green Campus, Green Open Space ABSTRACTThe National Institute of Technology (Itenas) is one of the universities that has a vision to contibute in sustainable development in the national and global scope. The Center of Study for Natural Resources and Environment (PUSDAL) stated that Itenas was unable to respond to current environmental challenges, there was no integration between study centers with various knowledge in the department, and institutional changes needed towards green development direction. Therefore, it is necessary to implement the green campus concept starting from attributes of green open space according to the Green City Development Program (P2KH) by Ministry of Public Works (2017) which researchers consider to have an important and crucial role in the campus environment. This study aims to determine the potential application of the green campus concept to the attributes of green open space in National Institute of Technology (Itenas) Bandung. Data collection is done through direct observation, questionnaires, and interviews, while the analytical methods used are frequency distribution, scoring, and comparative, also the Gerarkis Method and the UI GreenMetric World University Rankings 2018. The results of the study show that Itenas has several potential locations for green open space and the academic community of Itenas have high knowledge and concern, and a very high contibution on the attributes of green open space.Keywords:Green Campus, Green Open Space

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,013

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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