Hubungan Spasial Determinan Lingkungan Binaan pada Kesehatan Perkotaan terhadap Kasus Covid-19 di Jakarta
Bibliographic record
Abstract
COVID-19 sebagai penyakit menular menjadi guncangan bagi seluruh dunia termasuk Indonesia. Kenaikan kasus COVID-19 di Indonesia juga diiringi dengan kenaikan kasus di Provinsi Jakarta. Hubungan antara determinan lingkungan binaan dan kasus COVID-19 telah terbukti signifikan pada beberapa kota di dunia. Di sisi lain, literatur yang menunjukan hubungan antara determinan lingkungan binaan kesehatan perkotaan pada masa pandemi COVID-19 di Jakarta dari sudut pandang perencanaan masih tergolong terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan spasial determinan lingkungan binaan pada kesehatan perkotaan terhadap kasus COVID-19 di Jakarta. Analisis regresi spasial dilakukan dengan menggunakan software GeoDa dengan sumber data sekunder. Penelitian menunjukkan bahwa seluruh variabel independen berupa luas RTH, luas permukiman kumuh, panjang saluran drainase, jumlah masyarakat terdampak banjir dan kepadatan penduduk secara bersama-sama berpengaruh signifikan dan berpola linear terhadap kasus COVID-19 di Provinsi Jakarta. Secara parsial, hanya variabel panjang saluran drainase yang berpengaruh signifikan positif terhadap kasus COVID-19. Model lag spasial sebagai model terbaik pada penelitian menunjukkan bahwa panjang saluran drainase dan jumlah masyarakat terdampak banjir terbukti memiliki efek spasial pada penyebaran kasus COVID-19 di Jakarta. Penelitian ini juga memetakan hubungan spasial kasus COVID-19 di Jakarta. Penelitian ini menjadi rekomendasi bagi pemangku kepentingan untuk meningkatkan kualitas lingkungan binaan menuju kesehatan perkotaan yang lebih baik.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.012 |
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".