PERANCANGAN RUMAH SUSUN SEDERHANA SEWA (RUSUNAWA)KOTA GORONTALO DENGAN PENDEKATAN ARSITEKTUR PERILAKU
Notice bibliographique
Résumé
Population density in Indonesia is still a serious problem that has not been resolved to date. migration and urbanization carried out by people from year to year which has an impact on the density of urban areas in certain areas. Seeing that the current condition of the city is no longer possible to build large houses for those who live in urban areas, this is the main reason why it is important to design simple rental flats (Rusunawa) in Gorontalo City using a behavioral architecture approach. The methods used in this research are planning, design and descriptive methods. The sample in this research is site analysis, building plan concepts based on real field data taken from survey samples. The result of this design is the arrangement of outdoor space and spatial planning on the basis of behavior. Simple Rental Flats in Gorontalo City are designed to reduce the negative impact of the spread of slum settlements, changing people's lifestyles is important in environmental planning in Gorontalo City. The main objective of the research on the Rusunawa design itself is to produce housing that accommodates the lives of people with below average economic standards and improves the living environment of the city of Gorontalo which is becoming increasingly slum as time goes by.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 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 ».