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Enregistrement W7005320734

The potential of lake in generating the urban community development, case study : Putrajaya Lake, Federal of Putrajaya / Wan Noor Anira Hj Wan Ali @ Yaacob ... [et al.]

2015· article· en· W7005320734 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiological and pharmacological studies of plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationTourismLake districtWater qualityPublic parkUrban area
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lake is not only the recreational area for people but also promote physical and economic development. Lake in urban environments is an important sources to remote and protects our natural environments. Lake also gives benefit to create positive social, culture and physical development in urban community. In Canada, the Ontario Lake is an axial development of their commercial, residential, tourism and also as recreational areas. However, in Malaysia lake development is still diffident and less comprehensive as a community centre in socio- culture environment. Therefore, the purpose of this study is to interconnect the design implementation and the potential of Putrajaya Lake with the Putrajaya community and the land use (commercial, residential, recreational and administration) areas. The research methodology is based on site inventory, site analysis and also using primary and secondary data. The findings were used in helping Putrajaya Lake expand its sense of ownership among their community as well as in constructing Putrajaya Lake as an enormous destination of water recreation. Furthermore, Putrajaya Lake is known to have an acceptable urban setting condition with higher quality water level to cater its multi-functional uses such as for boating, fishing, recreational and water sport. This will help Putrajaya to achieve its inspiration of “City in a Garden”.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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