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Enregistrement W2771078131 · doi:10.21776/ub.pengairan.2017.008.02.6

KAJIAN POLA OPERASI WADUK TUGU DENGAN INFLOW DEBIT ANDALAN DAN INFLOW DEBIT BANGKITAN AWLR

2017· article· id· W2771078131 sur OpenAlexaff
Yudha Tantra Ahmadi, Widandi Soetopo, Pitojo Trijuwono

Notice bibliographique

RevueJurnal Teknik Pengairan · 2017
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFisheries and Aquaculture Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsHydrology (agriculture)Environmental scienceEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Untuk mendapatkan pola operasi waduk Tugu yang efektif maka perlu adanya suatu kajian perbandingan antara inflow dari debit andalan dan inflow dari debit bangkitan AWLR. Pembangkitan debit Hujan dengan metode FJ. Mock. Data Debit yang di analisis adalah debit andalan 80 % dan 50 %. Untuk perhitungan debit bangkitan adalah perpanjangan data debit AWLR sampai dengan tahun 2020 dengan metode Thomas Fiering. Alternatif tanam menggunakan tiga alternatif tanam yaitu alternatif tanam I (padi-padi-padi), alternatif tanam II (padi-padi-palawija), alternatif tanam III (padi-palawija-palawija). Simulasi layanan dilakukan untuk setiap pola tata tanam dengan mengacu pada dua pendekatan yaitu luasan tanam irigasi 1200 Ha dan keberhasilan layanan 95 %. Alternatif tanam yang paling menguntungkan adalah alternatif tanam III (padi-palawija-palawija) dengan keuntungan Rp. 290.745.750.000,- dengan inflow debit andalan 50%. Dari hasil keseluruhan simulasi layanan tersebut dapat disusun grafik pola muka air waduk, sehingga didapatkan suatu bentuk rule curve operasi waduk Tugu.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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