Perceptions of Subsidized Housing Based on Occupants in Makassar City
Notice bibliographique
Résumé
Terbatasnya luas lahan dan meningkatnya jumlah penduduk membuat harga rumah di kota besar menjadi mahal sehingga penyediaan rumah subsidi ikut berkembang. Persoalan yang sering terjadi dalam rumah subsidi yaitu perancangan rumah yang tidak memandang keperluan dari penghuni tersebut. Rumah subsidi yang tidak sesuai dengan keinginan dapat mempengaruhi persepsi kenyamanan penghuni terhadap rumah subsidi yang tersedia. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui persepsi penghuni di Kota Makassar pada hunian subsidi yang tersedia tergantung keinginan yang di butuhkan. Menggunakan Metode penelitian yaitu kuantitatif dengan kuesioner untuk mengetahui persepsi kenyamanan terhadap elemen arsitektur rumah subsidi dengan mempertanyakan beberapa aspek yang dapat dilihat dari karakteristik penghuni kemudian dianalisis menggunakan skala likert dengan cross tabulasi silang (SPSS) yang dihubungkan dengan karakteristik penghuni. Hasil penelitian diperoleh persepsi penghuni dicrosstabulasi dan dihubungkan dengan karakteristik penghuni menunjukkan bahwa persepsi dengan profil penghuni di Kota Makassar rata-rata merasa nyaman dengan ruang yang tersedia untuk aktivitasnya. Namun ada pula yang tidak nyaman sehingga mungkin membutuhkan penambahan atau perluasan ruang dan perubahan fungsi ruang dalam menunjang kebutuhannya sehari-hari
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».