Konsep Pengembangan Kawasan REBANA: Memisahkan Fungsionalitas dan Branding Pengembangan Kawasan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The development of the REBANA area is closely related to the large-scale development of industrial areas with all their negative impacts on the environment. In fact, a concept called Polycentric Smart Region is ready to be implemented for regional development to support environmental desires while still making regional connectivity the biggest factor in regional attractiveness. The data collection method used in this research is literature study with content analysis as the analysis method. The results obtained are that the Polycentric Smart Region Development Concept can be a solution to the REBANA Area development issues because of the planned grouping of cities, relying on regional connectivity, and limiting development in non-urban areas. Abstrak. Pengembangan Kawasan REBANA sangat erat kaitannya dengan pembangunan kawasan industri secara besar-besaran dengan semua dampak negatifnya terhadap lingkungan. Padahal, sebuah konsep bernama Polycentric Smart Region siap diterapkan untuk pengembangan kawasan demi mendukung keberlanjutan lingkungan hidup dengan tetap menjadikan konektivitas wilayah sebagai faktor terbesar daya tarik kawasan. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi literatur dengan analisis isi (content analysis) sebagai metode analisis. Hasil yang diperoleh adalah bahwa Konsep Pengembangan Polycentric Smart Region dapat menjadi penyelesaian bagi isu-isu pengembangan Kawasan REBANA karena adanya pengelompokan kota yang terencana, bertumpu pada konektivitas wilayah, dan membatasi perkembangan di daerah non-perkotaan.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle