Penerapan Tema Healing Environment Pada Perancangan Rumah Sakit Mata Di Banda Aceh
Notice bibliographique
Résumé
Mata merupakan indra penglihatan yang sangat penting bagi manusia. Seorang dokter dari Perhimpunan Dokter Spesialis Mata Indonesia (Perdami) dr. Aldiana Halim menyampaikan terdapat 8 juta jiwa dengan gangguan penglihatan. Sebanyak 1,6 juta jiwa diantaranya mengalami kebutaan dan 6,4 juta jiwa lainnya mengalami gangguan penglihatan berat dan sedang. Perkembangan teknologi juga mempengaruhi terjadinya masalah pada mata. Peningkatan permasalahan mata terus terjadi seiring dengan pertumbuhan penduduk. Namun fasilitas lengkap dan rumah sakit khusus mata belum ada di Banda Aceh sebagai Ibu Kota Provinsi Aceh. Oeh karena itu perancangan Rumah Sakit Mata di Banda Aceh diperlukan. Perancangan ini dapat menjadi pelengkap terhadap sarana dan prasarana kesehatan mata yang masih kurang di Aceh khususnya Banda Aceh sebagai ibu kota provinsi. Selain itu perancangan ini juga sebagai upaya mendukung program pemerintah aceh yang tercantum dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Aceh (RPJM) Aceh 2017-2022. Rumah Sakit Mata ini berlokasi di Jalan Dr. Syarif Thayeb Gampong Bandar Baru Kecamatan Kuta Alam Kota Banda Aceh. Penerapan Tema Healing Environment diharapkan dapat membantu proses penyembuhan pasien melalui lingkungan. Sehingga pasien dapat merasa nyaman dan mempercepat penyembuhan.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,009 |
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 ».