PERSEPSI MASYARAKAT TENTANG CITRA KOTA CIMAHI SEBAGAI KAWASAN MILITER
Bibliographic record
Abstract
Citra Kota Cimahi Sebagai Kawasan Militer telah dicanangkan pada bulan Februari tahun 2010 yang lalu, pencanangan ini dilakukan oleh pihak pemerintah Kota Cimahi beserta jajaran instansi militer terkait. Sementara itu masyarakat dapat saja mempunyai persepsi yang berbeda tentang citra kota. Oleh karena itu tujuan dari studi ini adalah mengidentifikasi Citra Kota Cimahi sebagai kawasan militer berdasarkan persepsi masyarakat. Identifikasi Citra Kota Cimahi dilakukan dengan melakukan analisis deskriptif terhadap variabel identitas kota, elemen pembentuk citra kota, serta harapan masyarakat Kota Cimahi. Pengumpulan data dilakukan dengan studi literatur dan penyebaran kuesioner kepada 100 responden warga Kota Cimahi.Kesimpulan dari penilitian ini adalah Citra Kota Cimahi sebagai Kota Militer cukup kuat dalam penilaian masyarakat Kota Cimahi. Kawasan militer merupakan identitas kota yang paling banyak dipilih oleh masyarakat dari aspek potensi (27%) dan sejarah (91%). Selain itu, dalam menentukan elemen rancang kota pembentuk Citra Kota Cimahi sebagai kawasan militer, masyarakat memiliki persepsi yang berbeda-beda. Namun demikian, terdapat beberapa elemen rancang kota yang paling menonjol dan dikenal baik oleh masyarakat. Untuk menguatkan Citra Kota Cimahi sebagai Kota Militer, masyarakat memiliki harapan untuk diadakannya event dan perayaan militer yang digelar secara rutin di Kota Cimahi, dan didirikannya museum militer di Kota Cimahi.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".