Struktur Ruang Wilayah Gerbangkertosusila Berdasarkan Teori Pusat-Pinggiran: Sebuah Kajian
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan suatu kota tidak dapat dipisahkan dari area sekitarnya, sehingga dalam sistem perkotaan, suatu kota akan memiliki efek saling ketergantungan dengan kota-kota terdekat di sekitarnya. Salah satu bentuk keterkaitan antar wilayah terjadi pada Kawasan Gerbangkertosusila, yang terbentuk dari gabungan kota dan kabupaten. Fenomena pusat-pinggiran ini dapat terjadi dalam bentuk keterkaitan antar sektor yang dihubungkan dengan jaringan jalan, industri, pekerjaan, dan ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji teori pusat-pinggiran dengan studi di Kawasan Gerbangkertosusila (GKS) dengan mengevaluasinya berdasarkan center-periphery model (CPM) dari John Friedmann. Hasil studi kepustakaan dilanjutkan dengan analisis deskriptif kualitatif dengan menerjemahkan teori dengan data yang diperoleh dari penelitian. Hasil penelitian ini menunjukkan saat ini dari 4 fase model CPM Friedmann, kawasan GKS berada pada fase 3 dimana pertumbuhan ekonomi menyebar ke seluruh wilayah dan menyebabkan munculnya pusat-pusat pertumbuhan lainnya. Pada wilayah GKS struktur kotanya mengalami perluasan, selain karena penduduk bermukim di pinggiran akibat urban sprawl, berkembang pusat- pusat industri baru di sekitar kota inti Surabaya yang terletak di perbatasan Surabaya-Gresik dan Surabaya-Sidoarjo.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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 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".