Road Safety for Persons with Disabilities in Palembang
Notice bibliographique
Résumé
According to the Ministry of Social Affairs No. 178/HUK/2016, there are 245,716 persons with care home-based social welfare problems spread across Indonesia and 5,824 care homes throughout the country. The regional governments, assisted by the central government, build public facilities that can accommodate the needs of citizens with disabilities who are often neglected. One of concrete results of development is when there is equitable development where all elements of the population can feel the impact of the development, including the disability community. Palembang as an organizer of international events still has problems with transportation and facilities for road users. The purpose of this study is to analyze the effect of safety of facilities and infrastructure on public transportation users in Palembang (a case study of persons with disabilities in Palembang). The methods used are quantitative and qualitative and the sampling method used is purposive sampling and 148 saturated samples. Based on the results of the study, it can be concluded that all variables of facilities and infrastructure are proven to be significant, but several variables such as road facilities, pedestrian bridges (JPO) have weak relationships, and persons with disabilities are considerably helped by Trans Musi conductors. Transmission conductors are considered very attentive to the needs of passengers from waiting for arrival to stop. The results of this study are expected to contribute to improving facilities and infrastructure, especially for persons with disabilities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».