KAJIAN POLA OPERASI WADUK TUGU DENGAN INFLOW DEBIT ANDALAN DAN INFLOW DEBIT BANGKITAN AWLR
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,006 |
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 ».