Pengaruh Karakteristik Jalur Pedestrian di Indonesia terhadap Penilaian Walkability
Bibliographic record
Abstract
Berjalan kaki adalah aktivitas fisik yang mudah, murah, bisa dilakukan siapa saja, dan kapan saja. Berjalan kaki dapat menjaga kesehatan fisik dan mental. Namun, jalur pejalan kaki di Indonesia masih mengalami permasalahan yang dapat menganggu sampai mencelakai pejalan kaki. Jalur pejalan kaki yang dirancang dengan baik mampu meningkatkan walkability didalam sebuah komunitas atau kota. Namun, hubungan antara karakteristik jalur pedestrian di Indonesia dengan penilaian berdasarkan walkability masih kurang mendapat perhatian. Tujuan dari penelitian ini untuk mengidentifikasi karakteristik jalur pejalan kaki dan penilaian walkability-nya. Penelitian ini menggunakan pendekatan campuran kualitatif-kuantitatif. Tahap pertama dilakukan penelitian kualitatif secara eksploratif untuk menggali atribut karakteristik jalur pejalan kaki di Indonesia. Tahap ke-dua, penelitian kuantitatif eksplanatori dilakukan untuk memahami hubungan korelasional antara karakteristik jalur pejalan kaki dengan penilaian walkability. Data yang dikumpulkan dianalisis menggunakan analisis faktor dan regresi bivariat untuk mencari hubungan antara karakteristik jalur pejalan kaki dengan penilaian walkability. Berdasarkan kajian yang dilakukan, ditemukan karakteristik jalur pejalan kaki yang mempengaruhi penilaian walkability. Kualitas udara dan tanpa hambatan, keselamatan, infrastruktur, dan kualitas visual memiliki pengaruh positif terhadap walkability. Fungsi komersial dan keterbatasan memiliki pengaruh negatif terhadap walkability. Kualitas visual, keselamatan, kualitas udara dan tanpa hambatan, dan kesejukan memiliki pengaruh positif terhadap daya tarik rute. Sedangkan keterbatasan memiliki pengaruh negatif terhadap daya tarik rute.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
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".