EVALUASI KINERJA RUAS JALAN AKIBAT PARKIR PINGGIR JALAN DI JALAN VETERAN, DENPASAR UTARA, KOTA DENPASAR, BALI
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
Padatnya pusat Kota Denpasar terutama di jalan Veteran memiliki permasalahan parkir yang disebabkan oleh warga yang membuka usaha dipinggir jalan yang tidak memikirkan parkir yang ada. Keberadaan on street parking sangat mempengaruhi penurunan kinerja dalam ruas jalan. Hal ini karena parkir memanfaatkan badan jalan, mengurangi lebar manfaat jalan, sehingga dapat mengurangi arus lalu lintas, dan menimbulkan gangguan pada fungsi jalan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis dampak aktivitas parkir pinggir jalan terhadap kinerja di ruas jalan dan mencari solusi manajemen parkir dalam upaya pengendalian parkir pinggir jalan terhadap kinerja ruas jalan di jalan Veteran.Pelaksanaan survei pada penelitian ini dilakukan di tiga waktu berbeda, yaitu hari kerja dan hari libur terdiri dari survei inventarisasi ruas jalan, survei volume lalu lintas, survei kecepatan rata-rata lalu lintas, survei hambatan samping. Perhitungan yang digunakan adalah Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI) 2023.Dari hasil analisis, dilihat dari kapasitas jalan dari hari Rabu, Sabtu dan Minggu mengalami peningkatan diperhitungan yang sama yaitu dari 2684,64 smp/jam menjadi 3141,03 smp/jam. Dilihat dari kecepatan arus bebas, mengalami peningkatan pada Dengan adanya on street parking yaitu 53,89 dan Tanpa adanya On Street Parking yaitu 59,90. Dan dilihat dari derajat kejenuhan mengalami penurunan pada hari Rabu yaitu 0,82 menjadi 0,70, pada hari Sabtu dari 0,56 menjadi 0,47, dan pada hari Minggu sebesar 0,50 menjadi 0,42.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,006 |
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