Sistem Monitoring Nilai FFMC untuk Menentukan Potensi Penyulutan Api Menjadi Kebakaran
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
Canadian Forest Fire Danger Rating System (CFFDRS) merupakan sistem yang digunakan saat ini untuk menentukan peringkat bahaya kebakaran suatu wilayah. Sistem tersebut terdiri dari beberapa subsistem, salah satunya adalah Fire Weather Index (FWI) yang berguna untuk memberikan informasi langsung tentang aspek-aspek tertentu dari bahaya kebakaran berdasarkan pengamatan cuaca semata. Pada penelitian ini akan dibahas mengenai salah satu kode dalam sub sistem FWI yaitu Fine Fuel Moisture Code (FFMC). FFMC ini merupakan kode yang digunakan untuk indikator potensi penyulutan api menjadi kebakaran. Nilai FFMC ditentukan dengan menggunakan hasil pengukuran parameter cuaca yaitu suhu udara, kelembaban udara, kecepatan angin, dan curah hujan. Dengan memanfaatkan sensor – sensor yang dapat mengukur parameter tersebut, maka dalam penelitian ini dirancang sebuah system pemantauan parameter cuaca untuk menentukan potensi penyulutan api menjadi kebakaran dan menggunakan SMS gateway sebagai media transmisi data. Perhitungan FFMC (Fine Fuel Moisture Code) ini akan dihitung dan ditampilkan menggunakan visual basic. Tampilan pada visual basic berupa tampilan FFMC harian, tampilan peta wilayah berdasarkan nilai FFMC dan tampilan uji perhitungan FFMC secara manual.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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.
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