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Enregistrement W3120572750 · doi:10.47111/jti.v15i1.1907

PENGEMBANGAN WEBSITE SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI KEPENDUDUKAN PADA KELURAHAN TUMBANG RUNGAN KOTA PALANGKA RAYA MENGGUNAKAN METODE WATERFALL

2021· article· en· W3120572750 sur OpenAlexaff
Jadiaman Parhusip

Notice bibliographique

RevueJURNAL TEKNOLOGI INFORMASI · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation Retrieval and Data Mining
Établissements canadiensCascades (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaterfall modelCertificateComputer scienceBirth certificateWaterfallPopulationComputer securityWorld Wide WebSoftwareGeographyCartographyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumbang Rungan sub-district in Palangka Raya manages population data as part of Population Administration, among others; Death Certificate, Certificate of Marriage / Marriage, Birth Certificate, Transfer Certificate, Disability Certificate, Building Construction Permit (IMB), Land and Building Tax, and Land Certificate. Currently there are still many government agencies that manually process population data, including Tumbang Rungan Village, Palangka Raya City, which still uses paper-based forms. If the listed requirements are incomplete, then the person concerned must go home / return first to complete the missing requirements, until they are sufficient and complete. This is very troublesome and wasteful of energy and other sacrifices. Kelurahan Tumbang Rungan, Palangkaraya City, plans to build a system that aims to assist the community in submitting information and receiving complaints by utilizing web facilities as well as monitoring the correspondence process (which is being processed or completed), and to enable the public to fill in data online. To overcome these problems, a study was made, website based with the stages of research divided into two stages, namely: (1) literature study and (2) software development by applying modified waterfall method which includes four steps namely system analysis, design, implementation and testing. For implementation using PHP in making program code and Mysql as a database to store data. Furthermore, software testing uses Blackbox testing

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,010

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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