Management Strategy for Public Green Open Spaces in Medan City Using SWOT Analysis
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
Medan City, the third-largest city in Indonesia, faces significant challenges in managing its public green open spaces (RTH) due to high population density, rapid urbanization, and insufficient green space, which falls far short of the 30% mandated by law. This research assesses the management of public green spaces in Medan through a SWOT analysis, revealing internal strengths such as a Regional Spatial Plan and government commitment, alongside weaknesses like suboptimal management, lack of coordination between agencies, and inadequate regulations. External factors, including opportunities from NGO funding and potential land acquisition, contrast with threats like rapid population growth and misuse of green spaces. Through data collection methods, including focus group discussions, questionnaires, and interviews with key stakeholders, the research identified key areas for improvement in green space management. Strategic recommendations include strengthening policies, increasing public awareness, optimizing cross-sector collaboration, and promoting sustainable urban planning. Additionally, leveraging green spaces for economic growth through multifunctional uses can enhance their value to the community. This study concludes that public green open spaces in Medan City can contribute significantly to sustainable urban development and environmental balance if managed more effectively, with better coordination, stronger regulations, and resource allocation. The findings aim to provide valuable insights for urban planners and policy makers in achieving urban sustainability goals.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 découle