PERKEMBANGAN KOTA PELABUHAN DAN KUALITAS HIDUP DI WILAYAH KECAMATAN BATU AMPAR KOTA BATAM
Bibliographic record
Abstract
Pengembangan Kota Pelabuhan memerlukan integrasi antara perencanaan kota dan wilayah pelabuhan, baik itu interaksi spasial antara pelabuhan dan wilayah di sekitarnya maupun dengan seluruh stakeholder yang ada. Penelitian ini menganalisa hubungan yang terdapat di Pelabuhan Batu Ampar dan wilayah sekitarnya serta dampaknya terhadap kualitas kehidupan. Metode penilitian yang digunakan deskriptif kualitatif melalui pendekatan eksploratif atau yang disebut dengan penelitian penjajakan bersifat terbuka. wilayah pelabuhan telah merambah ke daerah perkotaan sementara pertumbuhan kota yang berkelanjutan telah mempengaruhi efisiensi operasi pelabuhan terutama transportasi darat. Pertumbuhan wilayah memberikan dampak terhadap kualitas hidup masyarakat yang tinggal di wilayah tersebut dalam berbagai aspek termasuk perkembangan suatu kota. Berikut adalah beberapa aspek yang mencakup kualitas hidup adalah 1). Kesehatan fisik dan kemampuan fungsional, 2). Kesehatan psikologis, kesejahteraan dan kepuasan hidup secara subyektif, 3). Jaringan sosial, aktifitas dan partisipasi, 4). Kondisi sosial-ekonomi dan lingkugan hidup.Kesimpulan nya Perencanaan penggunaan lahan dan rencana lokal yang ada untuk Batu Ampar tampaknya tidak mengintegrasikan perencanaan tata ruang antara pelabuhan dan daerah perkotaan. Konsekuensinya, kualitas hidup warga menjadi menurun.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.008 |
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".