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Enregistrement W2955556268 · doi:10.25104/jptd.v15i4.1201

BIAYA BBM AKIBAT KEMACETAN DI PERSIMPANGAN WILAYAH JABODETABEK FUEL COSTS BECAUSE OF CONGESTION IN THE INTERSECTION OF JABODETABEK

2019· article· id· W2955556268 sur OpenAlexaff
Nunuj Nurdjanah

Notice bibliographique

RevueJurnal Penelitian Transportasi Darat · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Transport Systems Analysis
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pertumbuhan kendaraan di wilayah Jabodetabek cukup tinggi mencapai 15-20% per tahun, tidak seimbang dengan pertumbuhan jalan yang hanya 0.01% per tahun, sehingga diperkirakan pada Tahun 2014 akan terjadi kemacetan total di DKI Jakarta dan sekitarnya. Kemacetan telah mengakibatkan kerugian waktu, energi, kesehatan fisik maupun psikis. Dalam penelitian ini dihitung biaya BBM akibat kemacetan di persimpangan di wilayah Jabodetabek. Berdasarkan analisis dengan menggunakan Contram dalam penelitian ini, dapat diketahui biaya BBM yang dikeluarkan akibat kemacetan Tahun 2011 di persimpangan rawan macet di wilayah Jabodetabek sebagai berikut: DKI Jakarta ±3,7 triliun rupiah; Bogor ±97,7 milyar rupiah; Depok ±259,3 milyar rupiah; Tangerang ±488,7 milyar rupiah, Bekasi ±360 milyar. Total biaya BBM tahun 2011 di persimpangan wilayah Jabodetabek ±4,9 triliun rupiah, dan diperkirakan tahun 2016 meningkat menjadi ±6,09 triliun rupiah.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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