MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377819295 · doi:10.59637/jsti.v18i1.211

PERENCANAAN SEKOLAH ALAM DI KOTA MEDAN DENGAN TEMA ARSITEKTUR HIJAU

2014· article· id· W4377819295 sur OpenAlexaff
Dedi Frenkins Sihotang, Sanggam B Sihombing, Liesbeth Aritonang

Notice bibliographique

RevueJurnal Sains dan Teknologi ISTP · 2014
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWaste Management and Recycling
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sekolah alam mempunyai peranan penting dalam sistem pendidikan di Sumatera Utara. Sekolah alam di Medan ini merupakan salah satu sistem pendidikan yang formal namun berbasis alam. Penulisan ini membahas mengenai bagaimana caranya membangun suatu wadah proses belajar-mengajar dengan tema arsitektur hijau dengan pemanfaatan material yang ramah lingkungan. Sekolah alam bertema arsitektur hijau ini dibuat untuk mengajarkan para siswa tentang pentingnya menjaga dan melestarikan alam sekitar, proses belajar-mengajar tidak jenuh karena memiliki kelas terbuka serta adanya program ekstrakurikuler yang langsung dilakukan di alam yang merupakan fasilitas dari sekolah. Metode penelitian yang digunakan yakni dengan melakukan survei langsung pada lokasi untuk memperoleh informasi mengenai data fisik maupun non fisik yang dibutuhkan dalam perencanaan, dan melakukan studi literatur untuk memenuhi data yang ada, yaitu berupa teori-teori yang dibutuhkan pada analisa perencanaan dan perancangan, serta melakukan studi banding pada objek dan tema sejenis dengan pengamatan visual, dokumentasi dan internet, Kemudian dilakukan proses perancangan sehingga terciptalah sekolah alam ini. Kemudian dapat disimpulkan bahwa Sekolah Alam ini dibangun untuk memudahkan masyarakat memperoleh pendidikan sekolah yang formal namun berbasis alam sekaligus menyadarkan masyarakat bahwa betapa pentingya untuk menjaga alam lingkungan sekitar.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,011

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJurnal Sains dan Teknologi ISTPMême sujetWaste Management and RecyclingTravaux en français237 207