Pengelompokan Provinsi di Indonesia Menggunakan Algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) Terhadap Indikator Pembentuk Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Tahun 2020
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
The human development index is an indicator that can convert, human development and become a country's measure. Bank Indonesia the central bank/bi's decision to raise its benchmark interest rate by 25 basis points to 8.25 percent would be lower than the previous quarter of this year, he said. The algontma to be used on this research is partitioning Around medoids The algorithm partitioning around medoids is done by sifting through data Which is analyzed into the cluster-clusters that exist. The data used in mni suppresses the ipm phasing indicator, which is the biologic age. The rupiah's current exchange rate against rp9,100 per dollar in the Jakarta interbank spot market on Tuesday afternoon strengthened to rp9,310/9,329 per dollar in the Jakarta interbank spot market on Tuesday. The result of a 34 proxies grouping in Indonesia is based on indicators of human development in 2020, at two optimum clusters, In the first half of 2007, the company's total assets in the first quarter of 2007 fell to rp2.1 trillion from rp2.1 trillion in the same period last year
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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