MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3135193987 · doi:10.21009/jmenara.v7i1.7950

EVALUASI MENGENAI KUANTITAS DAN KUALITAS RUANG TERBUKA HIJAU DI WILAYAH DKI JAKARTA

2012· article· id· W3135193987 on OpenAlex

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.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueMenara Jurnal Teknik Sipil · 2012
Typearticle
Languageid
FieldArts and Humanities
TopicArchitectural and Urban Studies
Canadian institutionsWiLAN (Canada)
Fundersnot available
KeywordsForestryEnvironmental scienceGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi ruang terbuka hijau (RTH)di wilayah DKI Jakarta, evaluasi yang dilakukan adalah dari segikuantitas dan kualitas. Kuantitas yaitu jumlah ruang terbuka hijau(RTH) dan kualitas yaitu sejauh mana pemanfaatan dan kondisi ruangterbuka hijau (RTH) di wilayah DKI Jakarta.Penelitian ini dilakukan di seluruh wilayah Kotamadya di DKIJakarta pada bulan Februari hingga Juni 2011. Pada penilitian inidigunakan populasi berupa seluruh wilayah DKI Jakarta dan sampleberupa beberapa wilayah ruang terbuka hijau yang ada di setiapwilayah Kotamadya di DKI Jakarta tergantung dengan bentuk yangdikembangkan di setiap wilayah administratif. Pada penelitian ini akanmengkaji kesesuaian data yang ada pada Dinas Tata Ruang DKIdengan kebenaran data langsung di lapangan.. Pada penelitian ini jugaakan dikaji seberapa besar pemanfaatan ruang terbuka hijau danbagaimana kondisi ruang terbuka hijau (RTH) di wilayah DKI Jakarta.Dari penelitian, pendataan dan survey langsung di lapangandidapat jumlah ruang terbuka hijau (RTH) di wilayah DKI Jakartasebesar 9,12%. Jumlah tersebut masih jauh dari target Pemda DKIJakarta itu sendiri yakni 13,84%. Dari pengamatan secara kualitas,didapatkan pemanfaatan dan kondisi yang berbeda- beda dari setiapRTH di setiap wilayah. Bentuk RTH yang dikembangkan di setiapwilayah adminstratif di DKI Jakarta juga berbeda- beda tergantungdengan tujuan pemanfaatannya. Beberapa RTH yang disurvei terlihatdalam kondisi memprihatinkan terutama pada RTH pemukiman dankondisi yang cukup baik terlihat pada Taman, baik taman bangunanumum, taman interaksi, maupun taman rekreasi.

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 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)0.001
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 score0.629
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

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.

Opus teacher head0.056
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.222 · 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