PLACE-MAKING PADA RUANG PUBLIK: MENELUSURI GENIUS LOCI PADA ALUN-ALUN KAPUAS PONTIANAK
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ruang Publik merupakan unsur yang penting dalam menciptakan ruang perkotaan yang berkualitas. Kualitas dari ruang publik itu sendiri dapat ditingkatkan dengan menguatkan hubungan antara manusia dan ruang publik. Dengan menggunakan pendekatan Place-Making, ruang publik dapat dirancang dengan menekankan pada pengalaman manusia terhadap tempat itu sendiri. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif dengan menguraikan Genius Loci sebagai konsep untuk melakukan Place-Making yang dapat menguraikan keunikan konteks pada sebuah ruang publik. Place-Making merupakan pendekatan perancangan ruang publik yang menekankan penggunaan kekayaan lokal, sedangkan Genius Loci merupakan teori mengenai keberadaan sebuah jiwa yang unik dari sebuah tempat. Sebagai studi kasus, penelitian ini meninjau Alun-Alun Kapuas Pontianak sebagai salah satu ruang publik yang berada di Kota Pontianak. Alun-Alun Kapuas Pontianak menjadi pilihan lokasi penelitian karena merupakan ruang publik yang terkenal dikalangan masyarakat Kota Pontianak, sehingga berhasil memberikan pengalaman manusia yang unik. Output dari penilitain ini adalah menemukan Genius Loci yang dimiliki oleh Alun-Alun Kapuas Pontianak dan menguraikan konteks yang dimiliki. Dengan menguraikan Genius Loci beserta konteks dan pengalaman manusia pada Alun-Alun Kapuas Pontianak, maka pendekatan Place-Making dapat dilakuakan untuk pengembangan alun-alun di masa yang akan datang.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 découle