PELATIHAN PENGGUNAAN APLIKASI MOODLE SEBAGAI PERSIAPAN MENGHADAPI UJIAN NASIONAL BERBASIS KOMPUTER PADA SMK NEGERI 1 OGAN KOMERING UL
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
[1] N. H. C. L. B. Gibson, case study of a fast track SAP R/3 implementation at Guilbert, Electronic Markets, no. June, pp. 190-193, 1999. [2] R. I. Heroza, Requirement Modeling for Academic Data Inventory in Faculty of Computer Science Sriwijaya University, in Annual Research Seminar , Palembang, 2015. [3] V. Kumar, B. Maheshwari and U. Kumar, Investigation of critical management issues in ERP implementation: empirical evidence from Canadian Organizations, Technovation, vol. 23, pp. 793-807, 2003. [4] A.-m. A. Z. M. Al-Mashari Majed, Enterprise resource planning A taxonomy of critical factors, European Journal of Operational Research, 2002. [5] C. Larman, Applying UML and Patterns: An Introduction to Object Oriented Analysis and Design and the Unified Process, Prentice Hall, 2004. [6] M. Fowler, UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language, Addison-Wesley Professional, 2003.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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