Menggali Karakteristik Pecinan dalam Menjaga Nilai-Nilai Signifikansi Kawasan Cagar Budaya
Bibliographic record
Abstract
Rencana pelestarian saat ini mengevaluasi kontribusi warisan berwujud dan tidak berwujud dengan pendekatan berbasis nilai (atau signifikansi). Studi nilai signifikansi membantu menentukan karakteristik pada kawasan yang dapat diprioritaskan sehingga mempertahankan autentisitas kawasan cagar budaya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik kawasan yang paling signifikan dalam perannya membantu melestarikan nilai-nilai cagar budaya. Penelitian mengambil lokasi di Pecinan Semarang yang merupakan salah satu Kawasan Cagar Budaya dan memiliki nilai-nilai warisan budaya, baik berwujud (tangible) maupun tidak berwujud (intangible). Beberapa penelitian telah melakukan studi terkait karakteristik Pecinan, namun belum ada analisis komprehensif yang mengintegrasikan kaitan antara nilai-nilai signifikansi dengan elemen karakter dalam konteks kawasan cagar budaya. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif deskriptif, dengan pendekatan deduktif yaitu menggunakan studi literatur sebagai dasar dan pengamatan langsung ke objek penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa elemen karakter yang mewakilkan nilai-nilai di Kawasan Pecinan adalah penggunaan dan fungsi, gaya arsitektur bangunan, kualitas ruang luar dan lanskap, dan elemen identitas. Studi juga menemukan bahwa masing-masing koridor gang di Pecinan memiliki keistimewaan karakter tersendiri, yang perlu ditemukenali sebagai acuan dalam menyusun strategi pelestarian kawasan.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".