TOWARDS GREEN SMART CITY THROUGH PROVIDING OPEN SPACE FOR CITIES IN INDONESIA: SYSTEMATIC AND BIBLIOMETRIC LITERATURE REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Smart cities become benchmarks in development cities around the world since the 1990s. In the urban planning context, there are concerns regarding the application of the smart city concept which is considered to only prioritize the progress of cities by technology however no notice to the ecological side of the city. This research discusses the development and arrangement of cities through planning that ensures ecosystem balance, one of which is through open space, which in this case is widely discussed that is green open space. The usual problem that occurs during the development of green open space is not enough land area for available allocation causing an imbalance ecosystem as well as against the sustainability concept. This research method studies literature systematic and bibliometric using Microsoft Excel and VOSviewer from discussion theory and policy about green open space that has been planned in various countries for can applied to cities in Indonesia. The analysis explains the discussion regarding green open space in connection to moving towards a green smart application to cities in Indonesia. Eventually, the findings from this research are discussed related to implementation in the cities in Indonesia which are divided into five aspects, namely political land development, community perception, infrastructure, landscape design, and socio-economic psychology. The final recommendation is that this aspect can be studied further to be applied to cities in Indonesia to realize city smart green future.
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,130 | 0,132 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».