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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,010

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
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