KEKUATAN SPASIAL KLUSTER PERKOTAAN DI KABUPATEN SEMARANG
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,011 |
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 découle