MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3003348620 · doi:10.59697/jsik.v4i1.766

SISTEM INFORMASI PENDAFTARAN PERNIKAHAN PADA KANTOR CATATAN SIPIL DI KOTA BINJAI

2020· article· en· W3003348620 sur OpenAlexaff
Fina Nilam Sari, Suci Ramadani

Notice bibliographique

RevueJurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Studies and Policies
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Population and Civil Registry Office of Binjai City is a government agency which is engaged in providing services to the community. In running a marriage registration service, the binjai city Population and Civil Registry service serves Marriage registration for about 10 days because the system used is still not computerized or still manual with a collection of document files. So it takes a very long time in the process. Therefore to achieve less effective and efficient time in registration. Then the making of an online Marriage Registration Information system will be made which will greatly facilitate the marriage registrar's administrators. Using a website base with the programming language used is PHP. So that it will be easy to use many kinds of devices, both laptops, computers, mobile phones, and smartphones. The information system is made according to procedures in the Population and Civil Registry Office of Binjai City. Starting from registration until the issuance of a registered certificate after that can provide activity reports to the Department of Population and Civil Registration binjai city through the website without having to come to the Office of Population and Civil Registration. The results of this thesis are in the form of a Binjai City Marriage Registration Information System. With such a solution the time in service will only take faster so that it becomes maximal.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,030

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK)Même sujetLegal Studies and PoliciesTravaux en français237 207