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Enregistrement W3000677306 · doi:10.31294/jtk.v6i1.6877

Pemanfaatan Metode Recursive Largest First Dalam Penyusunan Shift Kerja Karyawan Pada Rumah Sakit Royal Prima Medan

2020· article· id· W3000677306 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJurnal Teknik Komputer · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Teknologi BandungUniversiti Kebangsaan MalaysiaCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésHumanitiesMathematicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penysusunan jadwal karywan merupakan salah satu komponen penting di setiap perusahaan yang memiliki karyawan yang dalam jumlah benyak. Dimana pada Rumah Sakit Umum Roal Prima memiliki jumlah karyawan 600 orang dengan itulah karyawan yang bersangkutan mengalami kendalah dalam penyusunan jadwal karyawan. Berdasarkan data yang di dapatkan dari karyawan yang bersangkutan mengatakan penyususan penjadwalan kawayan dengan jaumlah 600 orang membutuhkan waktu 1 miggu. Pada penelitian menggunakan metode RLF dalam penysusunan penjadwawaln karyawan. Berdasarkan hasil yang di dapatkan dengan metode yang digunakan adalah pengerjaan penyusunan penjadwalan karyawan denga metode RLF lebih baik dari pada pekerjaan sebleummnya. Dimana pada metode yang sebelummnya harus menunggu waktu seminggu dalam pengerjaan penyusuanan penejadwalan karywan, dengan aplikasi memekau metode RLF ini dapat terselesaikan dalam 1 hari.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,199 · 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