MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2938030711 · doi:10.36040/pawon.v3i01.120

DAPUR SEBAGAI DASAR PENATAAN RUANG DALAM MEMPERTAHANKAN KONDISI TERMAL HUNIAN DI DAERAH DINGIN

2019· article· id· W2938030711 on OpenAlexaff
Debby Budi Susanti, Gaguk Sukowiyono

Bibliographic record

VenuePawon Jurnal Arsitektur · 2019
Typearticle
Languageid
FieldArts and Humanities
TopicArchitectural and Urban Studies
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dapur merupakan salah satu ruang yang tidak bisa dihilangkan keberadaannya dalam sebuah rumah tinggal. Fungsi utama sebuah ruang dapur dalam sebuah rumah tinggal adalah sebagai tempat memasak dan menyiapkan makanan. Dalam perkembangannya saat ini, dapur tidak hanya berfungsi sebagai tempat memasak saja, tetapi anggota keluarga lainnya juga seringkali berkumpul dan mengobrol di dalam ruang dapur. Hal ini merupakan pengaruh dari kondisi kenyamanan termal yang ada di dalam ruang dapur. Sama halnya dengan wilayah Kecamatan Poncokusumo, Kabupaten Malang berada di ketinggian ± 600-1200 m di atas permukaan laut dengan curah hujan rata-rata 2300-2500 mm per tahun dengan suhu rata-rata 21.7ºC dan kelembaban relatif 75-98%. Hal ini menggambarkan bahwa kondisi lingkungan daerah tersebut berhawa dingin sehingga sangat berpengaruh terhadap kenyamanan termal huniannya. Sumber panas yang berada pada tungku ruang dapur merupakan unsur penunjang kondisi kenyamanan termal yang ada dalam hunian di daerah dingin. Hal ini yang kemudian menjadi pusat penataan ruang-ruang lainnya dalam sebuah rumah tinggal. Dalam perolehan data obyek penelitian dilakukan observasi lapangan terhadap pengukuran kondisi luar dan dalam selanjutnya disimulasikan dan dianalisa secara diskriptif serta dikaji dengan dukungan data pustaka dan hasil penelitian yang pernah dilakukan.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.831
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.003

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.195 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuePawon Jurnal ArsitekturSame topicArchitectural and Urban StudiesFrench-language works237,207