Figure-Ground Mapping: Studi Tipologi-Morfologi Ruang Terbangun Kota Balikpapan
Bibliographic record
Abstract
Kota Balikpapan yang berkembang secara heterogen, memiliki kawasan tertua pada area industri dan permukiman di sekitarnya. Studi tipologi dan morfologi kawasan kota lama Balikpapan dilakukan untuk menemukan karakteristik spasial kota yang tumbuh oleh beragam budaya yang membentuk lingkungan binaannya secara tersebar. Bentuk yang ditemukan dalam proses studi ini tidak hanya menunjukkan bentuk susunan ruang kota, tetapi menjadi identitas kawasan yang secara berkelanjutan dapat menjadi masukan pembangunan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pola tipologi dan morfologi area terbangun pada periode perkembangan awal Kota Balikpapan. Melalui teknik analisis tipologi-morfologi dengan destop survey, pola ruang kota lama digambarkan dalam peta figure-ground dan dibandingkan dengan teori tipe spasial ruang kota. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 4 jenis tipologi kawasan, yang memiliki pola yang berbeda satu dengan yang lain. Karakteristik morfologi setiap tipologi tersebut mengindikasikan fungsi dan secara umum menggambarkan penghuni ruang. Tipologi tersebut secara tidak langsung menunjukkan keterkaitan antara bentuk dan proses awal pembentukan kawasan, baik terencana maupun tidak terencana.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".