IDENTIFIKASI KARAKTERISTIK KAWASAN TEPIAN SUNGAI MUSI KOTA PALEMBANG (KASUS: KELURAHAN 5 ULU DAN 7 ULU)
Bibliographic record
Abstract
Kawasan tepian Sungai Musi di Kota Palembang sudah menjadi kawasan permukiman penduduk tradisional sejak era Kerajaan Sriwijaya, kawasan tepian sungai menjadi pilihan masyarakat sebagai tempat bermukim dipengaruhi oleh manfaat sungai yang memiliki banyak potensi sumberdaya dankemudahan akses transportasi sungai. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik kawasan pada tepian sungai di Kelurahan 5 Ulu dan 7 Ulu, Kecamatan Seberang Ulu 1 dengan menggunakan metode penelitian yakni pendekatan kualitatif. Teknik pengumpulan data yang digunakan yaitu observasi, wawancara dan kajian dokumen, lalu analisis yang digunakan meliputi analisis data kualitatif dan analisis model spradley. Hasil penelitian menjabarkan bahwa identifikasi karakteristik kawasan tepian Sungai Musi berdasarkan aspek non-fisik permukiman dan aspek fisik permukiman. Aspek non-fisik permukimanmenjabarkan bahwa kawasan penelitian memiliki sejarah panjang sebagai permukiman tradisional etnis tionghoa, kondisi ekonomi masyarakat yang berada di tingkat menengah kebawah dengan kegiatan perdagangan, penyediaan jasa angkutan sungai dan industri rumah tangga, lalu kondisi sosial-budaya masyarakat terdapat beragam komunitas masyarakat dengan interaksi sosial yang tinggi. Aspek fisik permukiman kawasan penelitian secara keseluruhan merupakan permukiman penduduk dengan pola linier mengikuti Sungai Musi dan jalan dengan tingkat kepadatan sedang ke tinggi dan rata-rata bangunan merupakan rumah gudang panggung, serta sarana dan prasarana yang masih perlu dikembangkan sesuai dengan kebutuhan masyarakat setempat.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".