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Enregistrement W4223658245 · doi:10.32795/space.v3i2.2242

PERAN MASYARAKAT DALAM PENGEMBANGAN WILAYAH

2022· article· en· W4223658245 sur OpenAlexaff
Ulan Aryantini Amir, Hasti Widyasamratri

Notice bibliographique

RevueSustainable Planning and Culture (SPACE) Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Administration in Developing Nations
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpatial planningRegional planningGovernment (linguistics)Process (computing)Regional developmentEmpowermentEnvironmental planningCommunity developmentWelfareNatural (archaeology)Sustainable developmentGeographyBusinessRegional scienceEnvironmental resource managementUrban planningEconomic growthPolitical scienceComputer scienceCivil engineeringEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indonesia consists of a vast area of ​​land and sea, therefore the utilization of the arrangement needs to be made for the welfare of the community. At this time there are still many people who are indifferent and do not understand the essence of spatial planning. Spatial planning is contained in Law No. 26 of 2007. Regional development is the process of directing the potential of the area to be used comprehensively to realize the welfare of the community. The empowerment process is usually a combination of several mutually supportive factors. Regional development is a form of effort to build and develop regions using a spatial approach by considering socio-cultural, economic, natural, and institutional aspects in the planning framework. Regional development and spatial planning that have been planned by the government depend on the role and participation of the community. In the realization of regional development, the role of the community is very much needed in determining the success of regional development plans. Keywords: spatial planning, community role, regional development, regional growth

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,005

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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