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Enregistrement W4282963579 · doi:10.25124/idealog.v7i1.4787

EIGHT ASPECT DESIGNS OF BOARDING SCHOOL BASED ON PREFERENCE IN NEW NORMAL ERA OF COVID-19, KENDARI CITY AND BANDUNG AS CASE STUDIES

2022· article· id· W4282963579 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIdealog Ide dan Dialog Desain Indonesia · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueData Mining and Machine Learning Applications
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesUniversitas Lampung
Mots-clésMathematicsHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,255 · 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