MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3090765962 · doi:10.24036/107487-0934

Paket Informasi Arsitektur Rumah Gadang Khas Minangkabau

2019· article· en· W3090765962 sur OpenAlexaff
Yani Rahmadhanty, Desriyeni Desriyeni

Notice bibliographique

RevueIlmu Informasi Perpustakaan dan Kearsipan · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnvironmental Engineering and Cultural Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarry (investment)Computer scienceProcess (computing)ArchitectureTable (database)Identification (biology)Information needsData collectionWorld Wide WebSociologyData miningArtVisual artsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The writing of this paper aims to describe and provide knowledge about the architecture of the typical rumah gadang minangkabau house to the community, especially the current millennial generation. The method used in this paper is a descriptive method with a qualitative approach. A qualitative approach is to collect data directly by conducting observations, interviews and literature. Based on the discussion, it can be concluded that there are 5 stages in the process of packaging information packages for the Minangkabau Typical Rumah Gadang Architecture. The stages are, (1) identifying user needs. Identification is done to find out how much information needs are needed by users; (2) carry out the process of determining the topic of information to be discussed; (3) carry out information gathering conducted by observation, interviews and literature searches; (4) conduct data analysis and selection of information that has been obtained in accordance with the topic; (5) carry out the process of packaging information that presents covers, introductory words, table of contents, chapter sections and conclusions.Keywords: information packaging, rumah gadang architecture.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIlmu Informasi Perpustakaan dan KearsipanMême sujetEnvironmental Engineering and Cultural StudiesTravaux en français237 207