Pemetaan Tematik Walking Tour berdasarkan Gaya Arsitektur di Kampung Bersejarah Peneleh
Bibliographic record
Abstract
Semakin maraknya pengembangan wisata kota menyebabkan bertambah banyaknya kegiatan walking tour untuk mengeksplorasi kota. Kegiatan ini dapat mengedukasi pengunjung dan memberikan pengalaman spesial dalam memahami karakter dan keunikan sebuah tempat. Namun, belum banyak artikel yang membahas bagaimana sebuah keberagaman gaya arsitektur dari sebuah kampung dapat memberikan opsi tematik walking tour. Artikel ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakter dan keunikan kampung Kota, dan memetakan bangunan lama ke dalam tipologi gaya arsitektur: kampung, Neo-klasik, indis, artdeco, dan jengki. Kampung Peneleh dipilih sebagai studi kasus karena memiliki sejarah panjang. Dengan melibatkan 14 partisipan, penelitian ini mengidentifikasi kampung melalui karakter visual bangunan. Untuk memudahkan melakukan identifikasi dan pemetaan, maka area penelitian dibagi ke dalam 5 area. Hasil menunjukkan bahwa kelima tipologi gaya arsitektur tersebar dan didominasi pada sisi utara (Pandean, Peneleh, dan Lawang Seketeng). Dengan memperhatikan keunikan dan karakter setempat, tematik walking tour dapat dirancang untuk menciptakan pariwisata yang berkelanjutan.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.077 | 0.015 |
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".