Penerapan Tema Healing Environment Pada Perancangan Rumah Sakit Mata Di Banda Aceh
Bibliographic record
Abstract
Mata merupakan indra penglihatan yang sangat penting bagi manusia. Seorang dokter dari Perhimpunan Dokter Spesialis Mata Indonesia (Perdami) dr. Aldiana Halim menyampaikan terdapat 8 juta jiwa dengan gangguan penglihatan. Sebanyak 1,6 juta jiwa diantaranya mengalami kebutaan dan 6,4 juta jiwa lainnya mengalami gangguan penglihatan berat dan sedang. Perkembangan teknologi juga mempengaruhi terjadinya masalah pada mata. Peningkatan permasalahan mata terus terjadi seiring dengan pertumbuhan penduduk. Namun fasilitas lengkap dan rumah sakit khusus mata belum ada di Banda Aceh sebagai Ibu Kota Provinsi Aceh. Oeh karena itu perancangan Rumah Sakit Mata di Banda Aceh diperlukan. Perancangan ini dapat menjadi pelengkap terhadap sarana dan prasarana kesehatan mata yang masih kurang di Aceh khususnya Banda Aceh sebagai ibu kota provinsi. Selain itu perancangan ini juga sebagai upaya mendukung program pemerintah aceh yang tercantum dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Aceh (RPJM) Aceh 2017-2022. Rumah Sakit Mata ini berlokasi di Jalan Dr. Syarif Thayeb Gampong Bandar Baru Kecamatan Kuta Alam Kota Banda Aceh. Penerapan Tema Healing Environment diharapkan dapat membantu proses penyembuhan pasien melalui lingkungan. Sehingga pasien dapat merasa nyaman dan mempercepat penyembuhan.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.009 |
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".