MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4381663378 · doi:10.35718/specta.v7i1.865

Analisis Perilaku dan Teritori Pengguna Gedung F Kampus Institut Teknologi Kalimantan

2023· article· id· W4381663378 on OpenAlexaff
Tiara Rukmaya Dewi, Rullianor Syah Putra, Natasya Natasya

Bibliographic record

VenueSPECTA Journal of Technology · 2023
Typearticle
Languageid
FieldArts and Humanities
TopicArchitectural and Urban Studies
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Mahasiswa membutuhkan ruang dan tempat sebagai wadah untuk mendapatkan ilmu pengetahuan serta wawasan yang lebih luas. Institut Teknologi Kalimantan (ITK) merupakan salah satu kampus atau wadah mahasiswa untuk menimba ilmu pengetahuan dan meningkatkan kemampuan softskill dengan kualitas yang mumpuni. Namun, untuk hal tersebut belum didukung sepenuhnya oleh akomodasi yang baik. Mahasiswa belum merasa puas terhadap akomodasi yang disediakan seperti ukuran ruang kantin yang kecil dan tidak memiliki ruang tunggu. Tulisan ini mencoba untuk membahas fenomena tersebut dengan mengangkat sebuah kasus guna mengidentifikasi jenis-jenis teritori serta perilaku teritorial pada Gedung F ITK, yaitu ruang dalam yang diciptakan oleh penghuni serta ruang yang digunakan penghuni sebagai upaya memenuhi aktivitas sehari-hari dan bermaksud untuk mendapatkan rekomendasi desain ruang dalam bangunan Gedung F ITK. Pendekatan dalam analisis menekankan perlunya pemahaman yang didasarkan atas penjelasan terhadap suatu isu atau peristiwa, untuk selanjutnya dapat dikaji lebih dalam kompleksitas hubungan antara manusia, lingkungan dan perilaku. Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu observasi (place centered mapping) dan penyebaran kuesioner kepada mahasiswa pengguna ruang dalam Gedung F ITK. Selain itu juga dilakukan wawancara untuk menggali lebih dalam kecenderungan hasil kuesioner tersebut. Hasil dari penelitian ini diharapkan mampu mengoptimalkan kebutuhan ruang dalam yang selama ini menjadi pusat aktivitas para mahasiswa. Bentuk dari optimalisasi penggunaan ruang digambarkan dalam rekomendasi desain sesuai dengan kecenderungan perilaku dan teritori mahasiswa sebagai pengguna ruang.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.030
Threshold uncertainty score0.060

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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 head0.022
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.226 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueSPECTA Journal of TechnologySame topicArchitectural and Urban StudiesFrench-language works237,207