Pengaruh Karakteristik Jalur Pedestrian di Indonesia terhadap Penilaian Walkability
Notice bibliographique
Résumé
Berjalan kaki adalah aktivitas fisik yang mudah, murah, bisa dilakukan siapa saja, dan kapan saja. Berjalan kaki dapat menjaga kesehatan fisik dan mental. Namun, jalur pejalan kaki di Indonesia masih mengalami permasalahan yang dapat menganggu sampai mencelakai pejalan kaki. Jalur pejalan kaki yang dirancang dengan baik mampu meningkatkan walkability didalam sebuah komunitas atau kota. Namun, hubungan antara karakteristik jalur pedestrian di Indonesia dengan penilaian berdasarkan walkability masih kurang mendapat perhatian. Tujuan dari penelitian ini untuk mengidentifikasi karakteristik jalur pejalan kaki dan penilaian walkability-nya. Penelitian ini menggunakan pendekatan campuran kualitatif-kuantitatif. Tahap pertama dilakukan penelitian kualitatif secara eksploratif untuk menggali atribut karakteristik jalur pejalan kaki di Indonesia. Tahap ke-dua, penelitian kuantitatif eksplanatori dilakukan untuk memahami hubungan korelasional antara karakteristik jalur pejalan kaki dengan penilaian walkability. Data yang dikumpulkan dianalisis menggunakan analisis faktor dan regresi bivariat untuk mencari hubungan antara karakteristik jalur pejalan kaki dengan penilaian walkability. Berdasarkan kajian yang dilakukan, ditemukan karakteristik jalur pejalan kaki yang mempengaruhi penilaian walkability. Kualitas udara dan tanpa hambatan, keselamatan, infrastruktur, dan kualitas visual memiliki pengaruh positif terhadap walkability. Fungsi komersial dan keterbatasan memiliki pengaruh negatif terhadap walkability. Kualitas visual, keselamatan, kualitas udara dan tanpa hambatan, dan kesejukan memiliki pengaruh positif terhadap daya tarik rute. Sedangkan keterbatasan memiliki pengaruh negatif terhadap daya tarik rute.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».