PENETAPAN ZONASI ATIFITAS PEDANGANG KAKI LIMA DI KOTA MEDAN STUDI KASUS KECAMATAN MEDAN PETISAH
Notice bibliographique
Résumé
Belum adanya pengaturan kebijakan PKL yang jelas menyebabkan melubernya PKL dikawasan Pasar Petisah sampai ke badan jalan. Pasar Petisah menarik banyak Pedagang untuk berjualan disekitar jalan. PKL yang tidak tertata akan merusak kawasan Pasar Petisah. Hal inilah yang mendorong dirumuskan arahan penataan PKL di kawasan Pasar Petisah. Terdapat tiga metode analisis yang digunakan dalam studi ini, yaitu analisis Statistik deskriptif untuk mengetahui karakteristik PKL, kemudian analisisDelphi untuk menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap penataan PKL dan menggunakan analisis deskriptif kualitatif untuk merumuskan arahan penataan PKL di kawasan Pasar Petisah. Hasil yang didapatkan dari penelitian berupa pengelompokan arahan berdasarkan aspek pembinaan, aspek lingkungan, asek manajemen lahan, aspek kebijakan serta aspek ekonomi. Berdasarkan arahan dengan mengkombinasikan peraturan yang ada maka akan didapatkan lokasi-lokasi yang diperolehkan pedagang melakukan kegiatan.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,003 |
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 ».