PLACE-MAKING PADA RUANG PUBLIK: MENELUSURI GENIUS LOCI PADA ALUN-ALUN KAPUAS PONTIANAK
Bibliographic record
Abstract
Ruang Publik merupakan unsur yang penting dalam menciptakan ruang perkotaan yang berkualitas. Kualitas dari ruang publik itu sendiri dapat ditingkatkan dengan menguatkan hubungan antara manusia dan ruang publik. Dengan menggunakan pendekatan Place-Making, ruang publik dapat dirancang dengan menekankan pada pengalaman manusia terhadap tempat itu sendiri. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif dengan menguraikan Genius Loci sebagai konsep untuk melakukan Place-Making yang dapat menguraikan keunikan konteks pada sebuah ruang publik. Place-Making merupakan pendekatan perancangan ruang publik yang menekankan penggunaan kekayaan lokal, sedangkan Genius Loci merupakan teori mengenai keberadaan sebuah jiwa yang unik dari sebuah tempat. Sebagai studi kasus, penelitian ini meninjau Alun-Alun Kapuas Pontianak sebagai salah satu ruang publik yang berada di Kota Pontianak. Alun-Alun Kapuas Pontianak menjadi pilihan lokasi penelitian karena merupakan ruang publik yang terkenal dikalangan masyarakat Kota Pontianak, sehingga berhasil memberikan pengalaman manusia yang unik. Output dari penilitain ini adalah menemukan Genius Loci yang dimiliki oleh Alun-Alun Kapuas Pontianak dan menguraikan konteks yang dimiliki. Dengan menguraikan Genius Loci beserta konteks dan pengalaman manusia pada Alun-Alun Kapuas Pontianak, maka pendekatan Place-Making dapat dilakuakan untuk pengembangan alun-alun di masa yang akan datang.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.001 |
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".