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Enregistrement W3135616377 · doi:10.21009/jmenara.v3i1.7894

PEMANFAATAN AMPAS TEBU SEBAGAI BAHAN PENGISI LEMBARAN SERAT SEMEN DALAM KAITANNYA TERHADAP MUTU

2008· article· id· W3135616377 sur OpenAlexaff
Nauval Huda, Rosmawita Saleh, Erna Septiandini

Notice bibliographique

RevueMenara Jurnal Teknik Sipil · 2008
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNatural Products and Applications
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah ampas tebu dapatdimanfaatkan sebagai bahan pengisi dalam pembuatan lembaran seratsemen sehingga nantinya kuat lentur lembaran serat semen ampas tebumemenuhi standar kuat lentur SNI 15-0233-1989 (kuat lentur dan cara ujilembaran serat semen). Penelitian ini dilakukan di laboratorium Bio Kompositdan laboratorium Keteknikan Kayu Fakultas Kehutanan Institut PertanianBogor (PPB). Waktu pelaksanaan penelitian selama ± 3 bulan, dari bulanFebruari sampai dengan Mei 2007.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimentalyang pelaksanaannya dilakukan di laboratorium. Populasi penelitian iniadalah lembaran serat semen yang menggunakan campuran 1 semen : 2tepung batu : faktor air semen (fas) 0,9 : ampas tebu dengan persentase 5%,dan 10% terhadap berat semen, jumlah masing-masing perlakuan sebanyak15 buah, total populasi 435 buah. Sampel yang diambil sebanyak 12 buahuntuk pengujian ukuran dan sifat-sifat physis melalui teknik acak secerhana.Pengajuan persyaratan analisis data dengan pengujian normalitasmenggunakan uji Liliefors pada taraf signifikan  = 0,01 sehingga databerdistribusi normal dan pengujian hipotesis menggunakan uji T pihak kiridan pihak kanan dengan taraf signifikansi  = 0,01 dan dk = n – 1.Hasil dari penelitian ini adalah ampas tebu tidak dapat dimanfaatkan sebagaibahan pengisi lembaran serat semen sebab beberapa perlakuan yangdicobakan belum memenuhi standar kuat lentur yang disyaratkan SNI 15-0233-1989 (kuat lentur dan cara uji lembaran serat semen), terutama nilaikuat lentur.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,004

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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