PENGEMBANGAN KONSEP MOBILE CITY MENUJU JOGJA SMART CITY
Bibliographic record
Abstract
Yogyakarta selain terkenal sebagai kota perjuangan, kota pelajar, kota pariwisata jugadikenal sebagai kota budaya. Sebutan kota budaya untuk kota ini berkaitan erat dengan peninggalan-peninggalan budaya bernilai tinggi pada masa kejayaan kerajaan yang sampai kini masih tetap lestari. Meskipun berbagai layanan online sudah diterapkan, namun demikian sangat disayangkan karena belum terlihat adanya pengembangan e-Culture, padahal di Yogyakarta mempunyai nilai-nilai kebudayaan yang sangat potensial sehingga e-Culture ini sangat penting untuk kota yang berkemajuan dan berbudaya. Penelitian ini mengembangkan konsep mobile city dengan membangun aplikasi dengan teknologi mobile berbasis android untuk menginventarisir kebudayaan di kota Yogyakarta untuk mendukung konsep Jogja Smart City. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah observasi dan studi literature. Jenis data yang dikumpulkan adalah data primer dan sekunder yang bersifat kualitatif maupun kuantitatif. Data primer merupakan data yang diperoleh secara langsung dari OPD (Organisasi Perangkat Daerah) terkait dan masyarakat, sedangkan data sekunder diperoleh melalui data yang telah diteliti dan dikumpulkan oleh pihak lain yang berkaitan dengan objek penelitian. Hasil penelitian ini mengembangkan aplikasi mobile untuk menginventarisir kebudayaan di Kota Yogyakarta. Aplikasi ini juga dapat digunakan untuk menunjang promosi dan perwujudan konsep Jogja Smart City.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.081 | 0.027 |
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".