PENGECEKAN DAN PERBAIKAN SECARA LANGSUNG FLOOD EARLY WARNING SYSTEM (FEWS) DI ALIRAN SUNGAI CIBONGAS, KABUPATEN BOGOR
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Banjir merupakan bencana alam yang menjadi langganan beberapa kota besar di Indonesia, ketika memasuki musim penghujan. Oleh sebab itu banyak pihak yang mengembangkan flood early warning system (FEWS), seperti yang dikembangkan oleh BPPT di aliran sungai Cibongas. Seiring berjalannya waktu dalam pengimplementasian alat tersebut perlu dilakukan pengecekan dan perbaikan, untuk memastikan hasil pengukuran sensor pendeteksi curah hujan dan ketinggian permukaan air sungai tetap presisi dan dapat terkirim ke server scara berkala menggunakan komunikasi GSM. Pengecekan dan perbaikan dibagi menjadi dua bagian, system dan fisik. Secara system dilakukan penggantian data logger yang telah disiapkan sebelumnya dimana di dalamnya sudah diperbaharui firmware, card I/O, baterai RTC, fuse, dan SIM card regular operator baru dengan sistem pembayaran pasca bayar. Peraturan baru mengenai pembatasan user dalam memiliki jumlah SIM card maksimal 3 buah saja. Secara fisik pengecekan dan perbaikan alat disebabkan oleh dua penyebab, faktor alam dan faktor manusia. Faktor alam rumput tinggi yang perlu dipotong secara periodik, lumut menutupi alat sensor curah hujan perlu dibersihkan juga, sarang serangga yang menutupi sensor sonar juga perlu dibersihkan dan karat pada gembok diminimalisir dengan disemprotkan WD40. Faktor manusia yang tidak bertanggung jawab memasukkan batu kedalam sensor curah hujan dimana perlu dibersihkan dan yang mengendurkan ulir antena dimana perlu di kencangkan lagi ulirnya.Diperlukan sinergitas dalam menjaga alat FEWS ini, baik dari segi menyikapi faktor alam, oknum yang tidak bertanggung jawab, dan teknis peralatannya, supaya manfaatnya dapat dinikmati masyarakat banyak dan meminimalisir jatuhnya korban jiwa maupun harta. Keywords: Banjir, FEWS, pengecekan, perbaikan, data logger, sensor
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
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 découle