KEKUATAN SPASIAL KLUSTER PERKOTAAN DI KABUPATEN SEMARANG
Notice bibliographique
Résumé
Semarang Regency has 19 sub-districts with diverse regional growth. Several areas have experienced development into urban areas, such as Bawen District, East Ungaran District, West Ungaran District, Bergas District, Pringapus District, and Ambarawa District. Each sub-district has urban areas with different levels of influence. This research aims to identify urban clusters that are formed in the five sub-districts that are the focus of the study and provide an assessment of the urban areas that have the greatest influence. The research method used is quantitative descriptive. Secondary data collection is carried out through documentation techniques, namely by recording and studying statistical data relevant to the problem being discussed. Urban clusters in West Ungaran and East Ungaran Districts reciprocally provide the greatest spatial influence. The spatial interaction between the Bawen and Ambarawa urban clusters is in second place. The smallest spatial flow occurs between urban clusters in Bergas District and East Ungaran District. It is hoped that this research can provide input to the regional government of Semarang Regency to increase social interaction between Bergas District and Ungaran Timur District, through investment activities and development of several areas for industrial activities or other activities that can increase the attractiveness of the two clusters in these two sub-districts
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 ».