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Enregistrement W4381663378 · doi:10.35718/specta.v7i1.865

Analisis Perilaku dan Teritori Pengguna Gedung F Kampus Institut Teknologi Kalimantan

2023· article· id· W4381663378 sur OpenAlexaff
Tiara Rukmaya Dewi, Rullianor Syah Putra, Natasya Natasya

Notice bibliographique

RevueSPECTA Journal of Technology · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitectural and Urban Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mahasiswa membutuhkan ruang dan tempat sebagai wadah untuk mendapatkan ilmu pengetahuan serta wawasan yang lebih luas. Institut Teknologi Kalimantan (ITK) merupakan salah satu kampus atau wadah mahasiswa untuk menimba ilmu pengetahuan dan meningkatkan kemampuan softskill dengan kualitas yang mumpuni. Namun, untuk hal tersebut belum didukung sepenuhnya oleh akomodasi yang baik. Mahasiswa belum merasa puas terhadap akomodasi yang disediakan seperti ukuran ruang kantin yang kecil dan tidak memiliki ruang tunggu. Tulisan ini mencoba untuk membahas fenomena tersebut dengan mengangkat sebuah kasus guna mengidentifikasi jenis-jenis teritori serta perilaku teritorial pada Gedung F ITK, yaitu ruang dalam yang diciptakan oleh penghuni serta ruang yang digunakan penghuni sebagai upaya memenuhi aktivitas sehari-hari dan bermaksud untuk mendapatkan rekomendasi desain ruang dalam bangunan Gedung F ITK. Pendekatan dalam analisis menekankan perlunya pemahaman yang didasarkan atas penjelasan terhadap suatu isu atau peristiwa, untuk selanjutnya dapat dikaji lebih dalam kompleksitas hubungan antara manusia, lingkungan dan perilaku. Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu observasi (place centered mapping) dan penyebaran kuesioner kepada mahasiswa pengguna ruang dalam Gedung F ITK. Selain itu juga dilakukan wawancara untuk menggali lebih dalam kecenderungan hasil kuesioner tersebut. Hasil dari penelitian ini diharapkan mampu mengoptimalkan kebutuhan ruang dalam yang selama ini menjadi pusat aktivitas para mahasiswa. Bentuk dari optimalisasi penggunaan ruang digambarkan dalam rekomendasi desain sesuai dengan kecenderungan perilaku dan teritori mahasiswa sebagai pengguna ruang.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
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