Strategi Pemenuhan Ruang Terbuka Hijau (RTH) di Kecamatan Panakkukang Kota Makassar
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghitung luas ketersediaan dan kebutuhan Ruang Terbuka Hijau (RTH) di Kecamatan Panakkukang Kota Makassar, serta merumuskan strategi pemenuhan Ruang Terbuka Hijau di Kecamatan Panakkukang Kota Makassar. Penelitian ini adalah penelitian kualitatif yang diinterpretasikan secara deskriptif. Data yang diperoleh selanjutnya dianalisis menggunakan analisis kualitatif dengan metode Indeks Hijau-Biru Indonesia (IHBI) dan analisis deskriptif. (1) Hasil analisis yang diperoleh dari menghitung luas kebutuhan ruang terbuka hijau berdasarkan luas wilayah dan jumlah penduduk di Kecamatan Panakkukang sudah terpenuhi mencapai 30%, dengan melihat hasil perhitungan luas ketersediaan ruang terbuka hijau menggunakan metode Indeks Hijau-Biru Indonesia yaitu seluas 668,10 Ha dengan persentase 39,2% dari luas wilayah Kecamatan Panakkukang. (2) Strategi pemenuhan ruang terbuka hijau di Kecamatan Panakkukang yaitu mempertahankan dan menjaga kelestarian ruang terbuka hijau yang ada saat ini dengan memenuhi kriteria fungsi Ruang Terbuka Hijau yang terdiri dari fungsi ekologis, resapan air, ekonomi, sosial budaya, dan penanggulangan bencana.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».