EIGHT ASPECT DESIGNS OF BOARDING SCHOOL BASED ON PREFERENCE IN NEW NORMAL ERA OF COVID-19, KENDARI CITY AND BANDUNG AS CASE STUDIES
Notice bibliographique
Résumé
Pembangunan indekos mahasiswa perlu didukung oleh pedoman tertentu yang mampu menghadapi situasi dimasa new normal. Pedoman perancangan tersebut perlu mempertimbangkan pendapat mahasiswa sebagai pengguna yang mengalami langsung kejadian pandemi Covid-19 ini, agar memproleh hasil yang ideal. Bagaimanapun juga, pedoman perancangan indekos di kota Kendari yang mempertimbangkan masa new normal belum pernah dilakukan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui preferensi mahasiswa terhadap indekos yang ingin ditinggali di masa new normal. Penelitian ini dilakukan secara kualitatif dengan pendekatan grounded theory yang bersifat ekploratif. Pengumpulan data dilakukan dengan membagikan kuisioner online yang bersifat (open-ended). Kuisioner dibagikan secara bebas (non-random sampling). Terdapat 158 responden yang mengisi kuisioner online tersebut. 128 dari yang tinggal di kota Kendari dan sisanya berada di kota Bandung. Data dari hasil kusioner yang didapatkan kemudian dianalisis dengan analisis isi. Dalam analisis isi, dilakukan dua tahapan yaitu open coding dan selective coding. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada delapan aspek yang menjadi preferensi indekos yang ingin ditinggali dimasa new normal. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi kriteria rancangan indekos yang dapat mewadahi keinginan mahasiswa dan lebih antisipatif
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 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 ».