MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4377819295 · doi:10.59637/jsti.v18i1.211

PERENCANAAN SEKOLAH ALAM DI KOTA MEDAN DENGAN TEMA ARSITEKTUR HIJAU

2014· article· id· W4377819295 on OpenAlexaff
Dedi Frenkins Sihotang, Sanggam B Sihombing, Liesbeth Aritonang

Bibliographic record

VenueJurnal Sains dan Teknologi ISTP · 2014
Typearticle
Languageid
FieldEnvironmental Science
TopicWaste Management and Recycling
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Sekolah alam mempunyai peranan penting dalam sistem pendidikan di Sumatera Utara. Sekolah alam di Medan ini merupakan  salah satu sistem pendidikan yang formal namun berbasis alam. Penulisan ini membahas mengenai bagaimana caranya membangun suatu wadah proses belajar-mengajar dengan tema arsitektur hijau dengan pemanfaatan material yang ramah lingkungan. Sekolah alam bertema arsitektur hijau ini dibuat untuk mengajarkan para siswa tentang pentingnya menjaga dan melestarikan alam sekitar, proses belajar-mengajar tidak jenuh karena memiliki kelas terbuka serta adanya program ekstrakurikuler yang langsung dilakukan di alam yang merupakan fasilitas dari sekolah. Metode penelitian yang digunakan yakni dengan melakukan survei langsung pada lokasi untuk memperoleh informasi mengenai data fisik maupun non fisik yang dibutuhkan dalam perencanaan, dan melakukan studi literatur untuk memenuhi data yang ada, yaitu berupa teori-teori yang dibutuhkan pada analisa perencanaan dan perancangan, serta melakukan studi banding pada objek dan tema sejenis dengan pengamatan visual, dokumentasi dan internet, Kemudian dilakukan proses perancangan sehingga terciptalah sekolah alam ini. Kemudian dapat disimpulkan bahwa Sekolah Alam ini dibangun untuk memudahkan masyarakat memperoleh pendidikan sekolah yang formal namun berbasis alam sekaligus menyadarkan masyarakat bahwa betapa pentingya untuk menjaga alam lingkungan sekitar.

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 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), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.191
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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 head0.013
GPT teacher head0.220
Teacher spread0.208 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJurnal Sains dan Teknologi ISTPSame topicWaste Management and RecyclingFrench-language works237,207