Studi Literatur: Strategi Penanganan Permukiman Kumuh di Perkotaan
Notice bibliographique
Résumé
Proses pertumbuhan kota dapat dilihat dari adanya perubahan kondisi lingkungan perkotaan. Fenomena urbanisasi memberikan pengaruh bagi perkembangan suatu kota khususnya di kota-kota besar. Dampak dari peristiwa urbanisasi cukup dirasakan oleh masyarakat bermukim khususnya masyarakat yang tinggal di lingkungan perkotaan. Apabila perilaku masyarakat bermukim sulit untuk dikendalikan dan terus mengarah pada kemerosotan lingkungan maka seiring berjalannya waktu, kondisi permukiman di wilayah tersebut akan condong dan mengarah pada kondisi lingkungan permukiman yang kumuh. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan melakukan manajemen pengendalian permukiman menuju kota tanpa kumuh dan difokuskan pada strategi penanganan permukiman kumuh di perkotaan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kualitatif dengan pendekatan studi literatur review. Wilayah yang menjadi kajian dalam studi literatur ini yaitu Kota Semarang, Kota Jakarta, Kota Malang, Kota Depok. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa upaya penanganan permukiman kumuh di perkotaan perlu diimplementasikan melalui penyusunan rencana program-program kreatif dari pemerintah setempat dengan melakukan pola penanganan yang tepat sehingga dapat memberikan manfaat bagi masyarakat dalam rangka mengurangi tingkat kekumuhan di lingkungan permukiman perkotaan.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,004 |
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 ».