MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402215620 · doi:10.36985/4mska566

Kebijakan Penataan Ruang Pedagang Kaki Lima Eks Pasar Aksara Di Kota Medan

2020· article· id· W4402215620 sur OpenAlexaff
Rico Menanti Sianipar, Robert Tua Siregar, Marihot Manullang, Sarintan E Damanik

Notice bibliographique

RevueJurnal Regional Planning · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitectural and Urban Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tata ruang pedagang kaki lima di Kota Medan serta mengetahui konsep penataan ruang pedagang kaki lima eks pajak aksara di Kota Medan dan mengetahui kebijakan pengelolaan pedagang kaki lima eks pajak aksara di Kota Medan. Penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data yang digunakan dalam studi ini yaitu melalui studi dokumentasi dengan mengumpulkan berbagai dokumen dari instansi terkait yang mendukung penelitian ini. Selanjutnya dilakukan wawancara kepada pengambil kebijakan serta para pedagang kaki di sekitar Jalan Aksara tepatnya di Eks Gedung Buana Plaza Medan. Teknik analisa data yang digunakan didasarkan pada analisis hasil penelitian berisi uraian tentang cara - cara analisis yang menggambarkan bagaimana suatu data dianalisis dan apa manfaat data yang terkumpul untuk dipergunakan dalam memecahkan masalah penelitian. Maka analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukan bahwa perlu adanya perubahan pandangan terhadap keberadaan pedagang kaki lima, yang selama ini dianggap sebagai suatu kegiatan ekonomi lemah yang memberikan dampak negatif terhadap tata ruang kota, tetapi harus dianggap sebagai suatu proses perkembangan suatu daerah perkotaan dan memerlukan penanganan yang serius untuk meminimalkan dampak - dampak negatif yang akan ditimbulkannya. Perlu adanya ketegasan dari pemerintah terhadap penggunaan fasilitas umum, agar masyarakat pengguna fasilitas umum mendapatkan kenyamaan saat menggunakannya. Maka pengaturan penggunaan lahan oleh pedagang kaki lima menjadi sangat penting

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,149 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJurnal Regional PlanningMême sujetArchitectural and Urban StudiesTravaux en français237 207