Manajemen Basisdata Dan Penyebarluasan Informasi Spatial Pemerintah Daerah Melalui Pembangunan Sulawesi Geographic Information System (Gis)
Notice bibliographique
Résumé
Geographical Information System (GIS) berbasis web (webGIS) dipilih sebagai tools dalam pengelolaan basisdata dan penyebarluasan informasi mengenai Sulawesi oleh Canadian International Development Agency (CIDA). CIDA dalam strategi pembangunanya tahun 2004 – 2009 memfokuskan lokasi program pada Pulau Sulawesi. Untuk itu dibutuhkan sebuah sistem basisdata yang dapat mengintegrasikan beragam data, memvisualisasikan data dalam bentuk spasial, dan memungkinkan analisa data, serta dapat diakses dari berbagai lokasi di belahan bumi. Sistem basisdata dibangun dengan prinsip Relational Database Management System (RDMS) baik data spasial dan attribute dalam suatu aplikasi basisdata oracle 9i dan kombinasi aplikasi webserver dan mapserver dari geomedia webmap generasi terbaru. Aplikasi memuat variasi tema spasial yang luas terdiri dari tema lingkungan, keuangan pemerintah daerah, kemiskinan, donor, tujuan pembangunan milenium (Millenium Development Goal - MDG), Indeks pembangunan manusia (HDI) dan tataruang dengan tingkatan administrasi desa, kecamatan, kabupaten hingga provinsi. Dengan pembangunan aplikasi ini diharapkan ada proses pembelajaran dari sisi teknis bagi institusi lokal dan menjadi spatial portal bagi pemerintah daerah untuk mengelola basisdata dan penyebarluasan informasi.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,021 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».