INOVASI KOTA DI DUNIA DALAM MEMENUHI KEBUTUHAN PENGHUNI KOTA MELALUI KONSEP SMART CITY DAN PENERAPAN INOVASI KOTA IMPIAN DI KABUPATEN BANYUASIN
Notice bibliographique
Résumé
Perencanaan pembangunan perkotaan selalu membahas tentang pembangunan infrastruktur dan tata kelola perkotaan, disisi lain ternyata masih banyak aspek pendukung yang harus diperhatikan dan salah satunya adalah kebutuhan kota untuk dapat memenuhi kebutuhan penghuni kota. Masyarakat sangat membutuhkan fasilitas kota serta pelayanan publik yang ramah dan terjangkau namun yang menjadi fokus pembahasan pada penelitian ini adalah bagaimana kota lebih dapat menciptakan keseimbangan tidak hanya pada fasilitas dan pelayanan publik namun juga bagaimana dapat menciptakan lingkungan yang ekologis dan layak huni. Metode preseden digunakan untuk dapat melihat bagaimana kota-kota besar di dunia menerapkan konsep kota impian mereka masing-masing dan memperlihatkan bahwa banyak kota-kota di dunia yang menerapkan konsep Smart City dengan melakukan inisasi dan inovasi dalam pemanfaatan teknologi dan sistem informasi pada fisik kota yang terintegrasi secara spasial. Kebutuhan akan hunian yang layak huni juga dapat diatasi melalui penerapan lapisan dari pembentuk Smart City yaitu standar dalam pemenuhan indikator-indikator yang dapat membentuk Smart Living. Salah satu isu kota yang berkembang di Indonesia saat ini salah satunya adalah Urban Sprawl dimana pertumbuhan penduduk yang tidak dapat dikontrol menyebabkan kebutuhan hunian yang layak huni menjadi semakin bertambah serta fenomena Urban Sprawl memberikan implikasi pada sistem iklim yang mendorong kota untuk dapat memenuhi kebutuhan lingkungan yang ekologis dan terintegrasi. Tujuan utama penelitian adalah untuk mengetahui langkah-langkah yang tepat yang dapat di implementasikan pada perencanaan kota agar dapat mewujudkan kota impian yang ekologis dan layak huni serta melihat penerapan inovasi apa saja yang sudah diterapkan di Kabupaten Banyuasin.
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 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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».