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Enregistrement W2943184765 · doi:10.31963/sinergi.v16i1.1202

ANALISIS KINERJA SISTEM PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA SEBAGAI PENGGERAK PROPELLER PADA PERAHU NELAYAN

2019· article· id· W2943184765 sur OpenAlexaff
Andareas Pangkung, A. M. Shiddiq Yunus, Oktapianus Ala, R Dichersinarto

Notice bibliographique

RevueJurnal Teknik Mesin Sinergi · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering and Technology Innovations
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indonesia sebagai negara yang terletak di wilayah garis Khatulistiwamemiliki potensi penyinaran 12 jam setiap hari sepanjang tahun. Semakin menipisnyacadangan minyak bumi membuat manusia harus mencari energi yang terbaharukan.Solar sel merupakan sebuah alat yang dapat mengkonversi energi cahaya menjadienergi listrik. Penggunaan solar sel telah berkembang dalam berbagai bidang industriantara lain sebagai pendorong kegiatan ekonomi dan bahkan kebutuhan transportasi.Pada penelitian ini, solar sel digunakan sebagai sumber penggerak perahumenggunakan motor dc. Motor dc yang digunakan 0,9 Hp dengan 5 pengaturankecepatan maju dan menggunakan perahu fiber kayu dimensi 8,2m x 0,75m x 0,7m.Hasil penelitian bahwa beban maksimum pada pengaturan kecepatan 5 dengan beban4 orang (265 kg). Kecepatan maksimum 6,37 km/jam dan dapat bertahan hingga 2jam 22 menit menggunakan baterai 100Ah. Dari pengujian, aplikasi ini dapatditerapkan dan bahkan dikembangkan dengan daya motor yang lebih besar.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,006

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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