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Enregistrement W7147461059 · doi:10.64126/jrs.v1i1.10

Pengembangan Taman Kota Sebagai Ruang Ketiga (Third Place) Di Kota Banda Aceh

2025· article· W7147461059 sur OpenAlexaff
Syifaurrahmah Syifaurrahmah, Sylvia Agustina, Muhammad Yusuf

Notice bibliographique

RevueJurnal Realitas Sosial · 2025
Typearticle
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitectural and Urban Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationPopulationField researchTourismFishingPublic park

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid urban growth and population increases in Banda Aceh have heightened the need for public spaces that support community interaction. City parks have emerged as potential "third places," providing environments distinct from home and work. This study evaluates three parks in Banda Aceh — Blang Padang Field Park, Sari/Bustanussalatin Park, and Krueng Neng Park — against criteria such as openness, flexibility, and contextuality relevance. Using mixed methods, including field surveys, observations, and questionnaires distributed to 100 visitors, the research highlights these parks as inclusive social hubs. Each park has distinct roles: Blang Padang serves as a social and sports hub, Taman Sari emphasizes historical and cultural connections, and Krueng Neng prioritizes family-oriented facilities like playgrounds and fishing areas. Despite their benefits, issues like cleanliness, safety, and inadequate facilities need attention to enhance their utility. Recommendations include adding sports facilities and Wi-Fi to Blang Padang for students and freelancers, transforming Taman Sari into a cultural hub with art and discussion spaces, and enhancing Krueng Neng with better family recreation amenities and accessibility. With improved management, these parks could foster social bonds, offer dynamic interaction spaces, and elevate Banda Aceh residents’ quality of life.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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