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Enregistrement W4386610446 · doi:10.47134/pssh.v1i1.11

Bencana Banjir: Pengendalian Dan Pemanfaatan Ruang Pasca berlakunya UU Cipta Kerja

2023· article· id· W4386610446 sur OpenAlexaff
Yanny Tuharyati, Ayudha Dhefiatul Jannah, Silvi Ana Triagustin

Notice bibliographique

RevuePubmedia Social Sciences and Humanities · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndonesian Legal and Regulatory Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penataan Ruang Terbuka Hijau merupakan suatu wilayah dalam bentuk jalur serta pengelompokan yang manfaatnya lebih luas, jalur tersebut berisi tumbuhan tanaman yang tumbuh secara alamiah ataupun yang secara langsung. Sebagaimana yang telah tercantum dalam UU Penataan Ruang bahwa 30% pada perkotaan harus terdapat area hijau, dimana 20% untuk ruang publik dan 10% untuk privat. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pemanfaatan dan pengendalian Ruang pasca berlakunya UU No 6/2023 Cipta Kerja di Kabupaten Jember terutama di daerah perkotaan. Penelitian ini adalah yuridis normatif, artinya penelitian ini dilakukan dengan mengkaji berbagai macam aturan hukum yang sifatnya formal seperti undang-undang, literatur yang bersifat konsep teori yang kemudian dihubungkan dengan permasalahan yang menjadi pokok pembahasan. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini: statute approach (pendekatan perundang- undangan) dan conceptual approach (pendekatan konsep/ pendapat pakar). Hasil dari penelitian menjelaskan dalam UU No 26 Tahun 2007 Tentang Penataan Ruang terkait ketentuan mengenai muatan, pedoman, dan tata cara penyusunan rencana tata ruang wilayah provinsi dan kabupaten/kota diatur dalam peraturan Menteri, namun dalam UU No 6/2023 Cipta Kerja terdapat pembaruan ketentuan mengenai muatan, pedoman, dan tata cara penyusunan rencana tata ruang wilayah provinsi dan kabupaten/kota diatur dalam Peraturan Pemerintah. Berdasarkan uraian tersebut upaya pemerintah daerah dalam menanggulangi banjir dapat menggunakan beberapa ketentuan peraturan yang dicantum dalam UU Cipta Kerja.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0160,012
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,216 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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