PENAFSIRAN TRAGEDI PADA RANCANGAN MUSEUM TRAGEDI KANJURUHAN MELALUI ARSITEKTUR DEKONSTRUKSI PARADIGMA DANIEL LIBERSKIND
Bibliographic record
Abstract
Manusia yang menciptakan sebuah tempat tinggal tanpa ada citra atau esensi, apakah sama seperti Binatang yang dapat membuat sarang untuk tempat berlindung. Arsitektur merupakan seni dalam merancang dan membangun struktur bangunan. Kata arsitektur sendiri berasal dari bahasa Yunani, yaitu "archee" dan "tectoon." "archee" berarti yang utama, asli, sementara "tectoon" berarti stabil, tidak roboh, atau kokoh. Arsitektur bukan hanya membangun tetapi menciptakan serta menjawab suatu permasalahan. Tragedi merupakan kata dengan konotasi yang negatif, apakah seorang arsitek dapat mentermahkan sebuah tragedi menjadi ide yang orisinil dan hasil yang kokoh sebagai rancangan bangunan. Paradigma Daniel Liberskind akan menjadi acuan untuk mendapatkan kriteria rancangan dari Museum Tragedi Kanjuruhan, menterjemahkan sebuah tragedi menampung memori dari korban tragedi serta bagaimana arsitektur berempati pada Tragedi Kanjuruhan, dengan metode berbasis konsep dari Philip D. Plowright yang akan mereduksi sumber menuju lingkup arsitektur. Pada rancangan berbasis penelitian ini semoga memberikan warna, watak dan paradigma baru pada pengembangan arsitektur yang ada di Indonesia serta menjadi pandangan baru dalam merespon sebuah tragedi.
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 | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.006 |
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".