Spatial Interaction Between Regions: Study of the East Kalimantan Province, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
City morphology can be formed due to interaction either spatially or the socio-economic community in it.This study aims to determine the classification of fast-growing and growing quadrant areas in East Kalimantan Province, the central growth region and the highest relationship between spatial interactions between the growth centers and the hinterland region.The type of this research is quantitative descriptive research because this research is presented with numbers during 2014-2018.Data used is based on secondary data obtained from the site of the Central Statistics Agency and other related agencies.The analytical tool used is the Klassen Typology and Gravity Index, then processed using Microsoft Excel.The results of the empirical study show that there is one area in East Kalimantan Province that is classified as Quadrant I (Fast Forward and Growing Area), namely East Kutai Regency, and there are dominant seven regions classified in Quadrant III (Rapid Developing Areas), and none occupy Quadrant I (Disadvantaged Region).The area is the center of growth in East Kalimantan Province, namely Berau Regency.Meanwhile, Samarinda City with the highest spatial interaction (attractiveness and potential) with a growth center in Kutai Kartanegara Regency (hierarchy I).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».