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Enregistrement W7126175378 · doi:10.14710/ijpd.9.1.15-23

Morphology of Ranai City Natuna as the small island border city and sustainable development input

2024· article· W7126175378 sur OpenAlexaff
Asa Bintang Kapiarsa, Bagas Dwipantara Putra, Ditasari Nabila, Hendra Priyatna, Delsya Fitri Dewi

Notice bibliographique

RevueThe Indonesian Journal of Planning and Development · 2024
Typearticle
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitectural and Urban Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySustainable developmentSustainable cityService (business)Center (category theory)Urban planningUrban structureUrbanism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ranai Urban Area is the center and capital of the Natuna Regency, which is spread throughout the East Bunguran District. As the main service center in Natuna Regency, Ranai will directly affect the shape, structure, and environment of the city, as well as the surrounding rural areas. So that the types of forms and structures of the city can be identified during the process. The purpose of this research is to identify the shape and structure of the city of Ranai as an example of a small town in the area of small islands and the borders of Indonesia that has the potential to become a new growth center and has strategic value for the economy, security, and national defense, meanwhile still considering its sustainability for the future, especially in environmental dimension. The factors used to identify the form and structure of cities in this study are ecological and morphological approaches, which used spatial and descriptive qualitative analysis methods. The results of the study show that the shape of the Ranai Urban Area is a city that is not patterned. Spatial structures are sector models from north to east, and some of them have multicore structures from south to west.Furthermore, Ranai is more suitable for adopting the concept of green urbanism for further development, which aligns with the concept of sustainability.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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