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Enregistrement W3097070036 · doi:10.25105/psia.v1i1.5980

EVALUASI KAPASITAS TERMINAL PENUMPANG DOMESTIK BANDAR UDARA BANYUWANGI, JAWA TIMUR

2019· article· id· W3097070036 sur OpenAlexaff
Rangga Fikri

Notice bibliographique

RevueProsiding Seminar Intelektual Muda · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Transport Systems Analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bandara Banyuwangi mengalami peningkatan jumlah penumpang yang tinggi karena potensi pariwisata yang menarik wisatawan. Maka, perlu dilakukan evaluasi untuk mengetahui apakah luas aktual terminal di Bandara Banyuwangi mampu menampung pergerakan penumpang pada waktu sibuk, mengetahui nilai dari LOS sesuai standar IATA serta memperkirakan pertumbuhan penumpang untuk mengetahui kapan terminal bandara ini akan mengalami kejenuhan sehingga dapat mengantisipasi sebelum mengalami kejenuhan. Kesimpulannya dengan jumlah PWS yang ada, terminal Bandara Banyuwangi mampu menampung pergerakan penumpang. Hasil dari LOS bandara ini masuk dalam kriteria sangat baik dilihat dari aspek luasan terminal.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
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