Konsep Pengembangan Kawasan REBANA: Memisahkan Fungsionalitas dan Branding Pengembangan Kawasan
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».