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Enregistrement W4408151919 · doi:10.22487/jpwkt.v1i1.2

Penentuan Lokasi Perumahan Pasca Bencana Berdasarkan Preferensi Masyarakat Di Kota Palu

2022· article· id· W4408151919 sur OpenAlexaff
Stevanie Grace Stevanie Grace, Syarifuddin Syarifuddin, Andi Muhammad Yamin Astha Andi Muhammad Yamin Astha, Sri Mulyati Sri Mulyati

Notice bibliographique

RevueJurnal PeWeKa Tadulako · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi perumahan pasca bencana diantara perumahan Bukit Malontara Wahbah Residence, Perumahan Petobo Residence, Perumahan Layana View Residence dan Perumahan D’Grand Pearl Land, Kota Palu berdasarkan preferensi masyarakat. Sasaran penelitian meliputi menganalisis dan mengidentifikasi preferensi dominan masyarakat dalam menentukan lokasi perumahan pasca bencana serta menentukan lokasi perumahan yang strategis pasca bencana sesuai preferensi masyarakat. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif dengan sumber data primer dan sekunder yang dikumpulkan menggunakan metode kuesioner, wawancara, observasi dan dokumentasi. Data diolah menggunakan analisis hirarki proses. Berdasarkan hasil analisis hirarki proses, ditunjukkan bahwa preferensi masyarakat menentukan lokasi perumahan pasca bencana didominasi kecenderungan terhadap kriteria aksesibilitas dengan nilai 26,1%, sedangkan lokasi yang strategis untuk bertempat tinggal pasca bencana di Kota Palu sesuai kepentingan prioritas yaitu, perumahan Bukit Malontara Wahbah Residence. Kesimpulan dari hasil penelitian adalah lokasi perumahan yang ditentukan masyarakat cenderung berdasarkan aspek aksesibilitas atau kemudahan pencapaian pusat-pusat kegiatan, rekomendasi dari penelitian ini yaitu Perumahan Bukit Malontara Wahbah Residence di Kecamatan Tatanga, Kota Palu dengan nilai prioritas sebesar 31,3%.

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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,500
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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