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Enregistrement W4200631955 · doi:10.35718/specta.v5i3.387

Penerapan Konsep Green Building pada Perguruan Tinggi di Daerah Istimewa Yogyakarta dalam Mendukung Program Pengembangan Kota Hijau

2021· article· id· W4200631955 sur OpenAlexaff
Maryam Maryam, Fahril Fanani, Hatta Efendi

Notice bibliographique

RevueSPECTA Journal of Technology · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCOVID-19 Prevention and Impact
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMathematicsPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dalam mendukung Program Pengembangan Kota Hijau di Daerah Istimewa Yogyakarta salah satunya dapat dilihat dari penerapan konsep green building terutama pada kawasan perguruan tinggi di Daerah Istimewa Yogyakarta, dimana Yogyakarta yang terkenal dengan julukan Kota Pelajarnya dimana banyaknya perguruan tinggi diseluruh daerah Yogyakarta baik negeri maupun swasta. Konsep green campus merupakan pengembangan dari konsep green building yang harus dilakasanakan perguruan tinggi sebagai upaya untuk mengatasi permasalahan lingkungan. Karena kampus merupakan tempat lahirnya para intelektual muda penerus bangsa yang diharapkan dapat menjadi pelopor maupun role model bagi institusi lain dalam pengolahan lingkungan yang baik dengan menerapkan seluruh unsur ramah lingkungan pada tiap aspeknya. Tujuan dari penelitian adalah mengidentifikasi penerapan konsep green building pada perguruan tinggi di Yogyakarta dalam mendukung program perkembangan kota hijau dengan menggunakan metode analisis spider web. Hasilnya menunjukkan bahwa secara keseluruhan penerapan green building pada perguruan tinggi di Yogyakarta telah mendukung program pengembangan kota hijau, dengan nilai rata – rata keseluruhan perguruan tinggi adalah 4,00. Perguruan tinggi dengan penerapan green building terbaik adalah dari Universitas Gajah Mada dengan total rata - rata skor keseluruhan variabel yaitu 4,16 dan perguruan tinggi dengan nilai penerapan green building terendah adalah Universitas Ahmad Dahlan dengan dengan total rata - rata skor keseluruhan variabel yaitu 3,71.

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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1020,023

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations0
Publié2021
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