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Enregistrement W4386549452 · doi:10.14710/jwl.10.3.282-296

Potensi Penerapan Eco-City untuk Mitigasi Pandemi di Kota-Kota di Indonesia pada Masa Depan

2022· article· id· W4386549452 sur OpenAlexaff
Valendya Rilansari, Chrisna Trie Hadi Permana

Notice bibliographique

RevueJurnal Wilayah dan Lingkungan · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCOVID-19 Prevention and Impact
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Context (archaeology)ScopusLimitingEnvironmental planningPolitical scienceIndonesianGeographyEnvironmental resource managementEngineeringComputer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Covid-19 pandemic that is plagued worldwide, has prompted research from various fields to develop strategies to mitigate similar events in the future. In the context of urban planning, the concept of an Eco-City or ecology-based city is one of the concepts offered by the literature trend that has developed in recent times. This concept discusses the development and arrangement of cities by planning to ensure ecosystem balance. This research aims to do a literature review that systematically discusses the theories and policies of eco-cities implemented in various countries in Asia using a systematic review method. The stages of a systematic review of this research include: a) limiting the scope and definition of the problem with a scopus indexed, b) selection of search results for cities in Asia, and c) screening research based on the citation score and impact factor. In this study, the concept of Eco-City is discussed in relation to the ability of a city to mitigate pandemics that may recur in the future. This study summarizes all findings, facts, and dynamics presented in the literature referenced using Microsoft Excel and Nvivo12. Finally, the findings of this study are discussed in the context of their potential application in Indonesian cities, which are divided into five aspects: social, environmental, economic, infrastructure, and governance.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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