Perancangan Arsitektur Data Pada Fungsi Analisis Kondisi Umum Daerah Kabupaten Bintan Menggunakan Framework Togaf Adm
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
Badan Perencanaan, Pembangunan, Penelitian, dan Pengembangan (BAPELITBANG) Kabupaten Bintan, salah satu dari tugasnya adalah mempersiapkan RPJMD (Rencana Pembangunan Jangka Menengah) yang dikenal sebagai RPJMD teknokratik. Saat mempersiapkan RPJMD dibutuhkan data dan informasi kondisi umum daerah, yang digunakan sebagai dasar untuk mengeksplorasi, memproyeksikan, memprediksi kondisi lima tahun ke depan. Ada beberapa tahapan sebelum melakukan proses analisis data dan analitik, salah satunya adalah data preprocessing. Salah satu kesulitan yang dihadapi oleh BAPELITBANG adalah tahapan data preprocessing, karena data tersebar di Organisasi Perangkat Daerah (OPD) dengan berbagai macam format. Solusi untuk menyelesaikan permasalahan ini dimulai dari merancang arsitektur data. Framework yang digunakan untuk merancang arsitektur adalah The Open Group Arcitecture Framework (TOGAF) Architecture Development Method (ADM) Fase C, yaitu Arsitektur Sistem Informasi. Hasil dari Perancangan adalah cetak biru (Blueprint) yang dapat digunakan sebagai panduan dalam mengimplementasikan dan sebagai basis ke tahapan selanjutnya, yaitu data cleansing, data filter / enrich, classification, data analytics, modelling prediction, data delivery, dan data visualization.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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