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Enregistrement W4235023442 · doi:10.25124/idealog.v5i1.2806

THE EFFECT OF BUILDING QUALITY AND ENVIRONMENTAL CONDITIONS ON COMMUNITY PARTICIPATION IN MEDAN CITY HISTORICAL BUILDINGS

2020· article· en· W4235023442 sur OpenAlexaff
Yuanita FD Sidabutar

Notice bibliographique

RevueIdealog Ide dan Dialog Desain Indonesia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental qualityTest (biology)Quality (philosophy)MathematicsSample (material)StatisticsGeographyEnvironmental sciencePolitical scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential for cultural tourism in Medan City in historical buildings. Objective 1) for to determine the quality of buildings on community participation in historical buildings in Medan City. 2) knowing the condition of the building's environmental area towards community participation in historical buildings in Medan City. 3) knowing the quality of the building and the condition of the environmental area on community participation in historical buildings in Medan City. The sample was 218 people. The data collection technique was distributed by questionnaires. Data was processed using Statistical Product Service and Solution version 20.0 for windows. Multiple linear regression data analysis techniques with the formula Y = a + b1X1 + b2X2. The result of multiple linear regression test is R2 of 0.637 or 36.3%, that there is an effect of building quality and environmental conditions on community participation in historical buildings in Medan City. With the results of the F test (Simultaneous) obtained Fcount of 35.53 and Ftable of 1.04, thus Fcount 35.53> Ftable 1.04 and it can be concluded that the quality of buildings and environmental conditions on community participation in historic buildings in Medan City have a significant effect.Keywords: Building Quality, Environmental Conditions, and Community Participation

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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