Karakteristik Pemilihan Moda Transportasi Menuju Kampus Universitas Katolik Widya Mandira Kupang
Notice bibliographique
Résumé
The study of the characteristics of the selection of transportation modas to campus by Widya Mandira Catholic University Kupang students aims to identify the characteristics of the selection of transportation modas to campus and determine the factors that influence the choice of transportation modas to campus. This study was conducted using a descriptive analysis method on the characteristics of the selection of transportation modas to campus by students and an evaluative method in the form of variable correlation analysis that affects the choice of transportation modas to campus by students of Widya Mandira Catholic University Kupang. The results of this study showed that respondent students who used motorcycles (47.78%), cars (0.00%), follow friends (7.78%), walk (38.89%), ride (0.00%), city transportation (0.00%), and online vehicles (5.56%). Logistic binary regression analysis for factors that influence the choice of transportation moda is known that there are 3 (three) variables that influence the choice of transportation to campus, namely gender (sig. 0.041), distance of residence (sig. 0.034), and health/environmental considerations (sig. 0.027). The conclusion of this study explains that the variables of gender, distance of residence, health/environmental considerations are variables that influence students in choosing modas of transportation to the Widya Mandira Catholic University Kupang campus.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».