Diversitas Penggunaan Lahan pada Kawasan Komersial Jalan Cihampelas dan Sekitarnya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Land use diversity is one of the supporting aspects in the movement of urban communities. Bandung City has several City Strategic Areas (KSK) for economic growth, one of which is the KSK jeans and fashion center Cihampelas. As a linear trade, the commercial area of Jalan Cihampelas and its surroundings is a dense and crowded area with visitors. The diversity of land use in the commercial area of Jalan Cihampelas and its surroundings allows visitors there to get different goals or activities within a small area, thus increasing the integration of movement. The approach method used in this study is a quantitative approach with data collection techniques through observation, literature studies, and satellite imagery. The observational data obtained will go through an image accuracy test to measure the level of data confidence before being analyzed. Meanwhile, the research method used is entropy index analysis which can show the heterogeneity of land use from each predetermined analysis grid. The results found that the grid with the highest entropy index in the research area is in grid 3 (three). Abstrak. Diversitas penggunaan lahan merupakan salah satu aspek pendukung dalam pergerakan masyarakat kota. Kota Bandung memiliki beberapa Kawasan Strategis Kota (KSK) pertumbuhan ekonomi, salah satunya adalah KSK sentra jeans dan fashion Cihampelas. Sebagai perdagangan linier, kawasan komersial Jalan Cihampelas dan sekitarnya menjadi area yang padat dan ramai pengunjung. Keragaman penggunaan lahan pada kawasan komersial Jalan Cihampelas dan sekitarnya memungkinkan pengunjung yang berada di sana mendapatkan tujuan atau kegiatan yeng berbeda-beda dalam satu lingkup wilayah yang kecil, sehingga dapat meningkatkan integrasi pergerakan. Metode pendekatan yang dilakukan pada penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, studi literatur, dan citra satelit. Data hasil observasi yang didapatkan akan melalui uji akurasi citra untuk mengukur tingkat kepercayaan data sebelum dianalisis Sedangkan metode penelitian yang digunakan adalah analisis entropy index yang dapat menunjukan heterogenitas penggunaan lahan dari tiap-tiap grid analisis yang telah ditentukan. Hasilnya, ditemukan bahwa grid dengan entropy index tertinggi wilayah penelitian terdapat pada grid 3 (tiga).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».