Bibliographic record
Abstract
Kota Depok menempati peringkat terakhir dari 52 kota dalam Most Livable City Index (MLCI) 2022 versi Ikatan Ahli Perencana (IAP). Meskipun telah terdapat penelitian terdahulu yang mengukur tingkat layak huni kota melalui pendekatan kuantitatif dan data primer, kajian pada tingkat meso dengan menggunakan data sekunder dan metode analisis yang berbeda di Kota Depok masih terbatas. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengukur tingkat layak huni Kota Depok pada tingkat meso dengan batas administrasi kecamatan. Penelitian ini bersifat kuantitatif dengan metode min-max normalization dan memetakan tingkat layak huni setiap kecamatan. Enam dimensi kota layak huni meliputi dimensi pendidikan, kesehatan, sosial kependudukan, ekonomi, transportasi dan lingkungan. Hasil menunjukkan bahwa dimensi pendidikan memiliki skor rata-rata tertinggi, sedangkan dimensi transportasi memiliki skor terendah. Kecamatan Sukmajaya dan Kecamatan Pancoran Mas tergolong sangat layak huni, relatif terhadap kecamatan lain di Kota Depok meskipun tidak berdekatan dengan PPK. Sementara Kecamatan Limo, Cipayung, Bojongsari, dan Cinere tergolong sangat tidak layak huni dibandingkan kecamatan lainnya karena ketersediaan berbagai fasilitas seperti kesehatan, pendidikan dan transportasi masih belum merata pada kecamatan-kecamatan tersebut. Secara umum, Kota Depok tergolong cukup layak huni (skor rata-rata 0,4773) dengan pemetaan layak huni yang cenderung sejalan dengan pemetaan pada dimensi transportasi. Penelitian ini menekankan pentingnya optimalisasi setiap dimensi kota layak huni secara kontekstual di tingkat kecamatan sebagai strategi dalam mewujudkan Kota Depok sebagai kota layak huni. Pemerintah Kota Depok perlu memprioritaskan intervensi strategis pada kecamatan-kecamatan dengan tingkat layak huni yang rendah guna meningkatkan layak huni Kota Depok secara keseluruhan.
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 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".