Strategi Penanganan Permukiman Kumuh Kawasan DAS Metro Kota Malang Berdasarkan Prinsip Sustainable Development Goals (SDGs)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Perserikatan Bangsa-bangsa (PBB) pada tahun 2015 merumuskan 17 poin Sustainable Development Goals (SDG’s) untuk menanggulangi permasalahan yang ada di dunia, seperti kemiskinan, pemanasan global, serta menjawab isu-isu sosial, ekonomi, dan lingkungan yang ada di perkotaan. Salah satu tujuan yang terdapat dalam SDG’s adalah pada tujuan no. 11 (sebelas) yaitu Sustainable Cities and Communities. Salah satu permasalahan dunia yang dibahas dalam tujuan ini yaitu permukiman kumuh yang terdapat pada poin 11.1, dimana permasalahan ini masih banyak ditemukan di dunia, salah satunya di kawasan DAS Metro, Kota Malang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merumuskan strategi penanganan kawasan permukiman kumuh sesuai dengan prinsip SDG’s yang dijelaskan dalam tujuan 11 poin 11.1. Penelitian ini melewati 3 tahap analisis, yaitu tahap pertama untuk mengetahui kesesuian kebijakan yang ada di Kota Malang dengan prinsip SDG’s. Tahap kedua yaitu menentukan karakteristik permukiman kumuh yang ada di kelurahan sekitar DAS Metro yaitu Kelurahan Bandulan, Bandungrejosari, Sukun, dan Tanjungrejo. Dan tahapan terakhir yaitu merumuskan strategi penanganan permukiman kumuh menggunakan metode analisis triangulasi. Hasil dari penelitian ini berupa strategi penanganan permukiman kumuh yang dirinci berdasarkan hasil karakteristik yang didapatkan.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
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 it