EVALUASI MENGENAI KUANTITAS DAN KUALITAS RUANG TERBUKA HIJAU DI WILAYAH DKI JAKARTA
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi ruang terbuka hijau (RTH)di wilayah DKI Jakarta, evaluasi yang dilakukan adalah dari segikuantitas dan kualitas. Kuantitas yaitu jumlah ruang terbuka hijau(RTH) dan kualitas yaitu sejauh mana pemanfaatan dan kondisi ruangterbuka hijau (RTH) di wilayah DKI Jakarta.Penelitian ini dilakukan di seluruh wilayah Kotamadya di DKIJakarta pada bulan Februari hingga Juni 2011. Pada penilitian inidigunakan populasi berupa seluruh wilayah DKI Jakarta dan sampleberupa beberapa wilayah ruang terbuka hijau yang ada di setiapwilayah Kotamadya di DKI Jakarta tergantung dengan bentuk yangdikembangkan di setiap wilayah administratif. Pada penelitian ini akanmengkaji kesesuaian data yang ada pada Dinas Tata Ruang DKIdengan kebenaran data langsung di lapangan.. Pada penelitian ini jugaakan dikaji seberapa besar pemanfaatan ruang terbuka hijau danbagaimana kondisi ruang terbuka hijau (RTH) di wilayah DKI Jakarta.Dari penelitian, pendataan dan survey langsung di lapangandidapat jumlah ruang terbuka hijau (RTH) di wilayah DKI Jakartasebesar 9,12%. Jumlah tersebut masih jauh dari target Pemda DKIJakarta itu sendiri yakni 13,84%. Dari pengamatan secara kualitas,didapatkan pemanfaatan dan kondisi yang berbeda- beda dari setiapRTH di setiap wilayah. Bentuk RTH yang dikembangkan di setiapwilayah adminstratif di DKI Jakarta juga berbeda- beda tergantungdengan tujuan pemanfaatannya. Beberapa RTH yang disurvei terlihatdalam kondisi memprihatinkan terutama pada RTH pemukiman dankondisi yang cukup baik terlihat pada Taman, baik taman bangunanumum, taman interaksi, maupun taman rekreasi.
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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 | 0,021 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,007 |
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 ».