Rencana Penataan Kembali Taman Rekreasi Bu’at di Soe Kabupaten Timor Tengah Selatan (Pendekatan Arsitektur Berkelanjutan)
Bibliographic record
Abstract
Taman Rekreasi Bu’at merupakan salah satu destinasi wisata buatan yang terdapat di Nusa Tenggara Timur, tepatnya di dalam kawasan hutan di pinggiran Kota Soe (Ibu Kota Kabupaten Timor Tengah Selatan). Yang menjadi permasalahan utama dalam kawasan Taman Rekreasi ini adalah fasilitas yang tersedia tidak sesuai dengan keadaan iklim atau lingkungan pada lokasi (dalam kawasan hutan) serta kurang memenuhi keubtuhann pengunjung sehingga sangat perlu di lakukannya penataan kembali.Rencana penataan kembali ini menggunakan Prinsip Arsitektur Berkelanjutan (sustainable architecture)yang bertujuan untuk menjadikan Taman Rekreasi Bu’atsebagai wisata unggulan di kabupaten TTS yang tetap memperhatikan kelestarian alam dan keberlanjutan lingkungan melalui pengolahan tapak yang ekologis (mempertahankan kaealamian tapak), fasilitas dengan material, bentuk dan tampilam yang ekologis dan ramah lingkungan seta pemanfatanenergi alami, sehingga mampu memberikan kenyamanan dan keamanan bagi pengunjung.Sarana dan prasarana yang direncanakan agar dapat mendukung dan menunjang aktifitas wisata yaitu terdiri dari, kantor pengelola, caffe and resto, penginapan, serta fasilitas –fasilitas penunjang lainnya. Adapun fasilitas rekreasi yang direncanakan dalam kawasan taman ini adalah fasiitas yang memanfaatkan potensi –potensi yang ada, seperti outbound yang merupakan jenis rekreasi yang menguji adrenalin dan ketangkasan.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.055 | 0.016 |
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".