ARAH DAN KECEPATAN ANGIN DI KABUPATEN WAKATOBI SEBAGAI SUMBER PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA ANGIN
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini menganalisis persebaran wilayah potensial yang memiliki tenaga angin sebagai sumber energi listrik. Penelitian menggunakan pendektan kualitatif statistik dan survei. Alat yang digunakan adalah GPS, Anemometer, Stopwatch, Aplikasi (Software) GIS, Komputer dan alat tulis menulis serta kamera. Data dianalisis secara deskriptif kualitatif. Kabupaten Wakatobi memiliki potensi angin untuk dikembangkan energi listrik yakni 5 titik di Pulau Wangi-Wangi; 5 titik di Pulau Kaledupa; 4 titik Pulau Tomia; dan 4 titik di Pulau Binongko. Arah angin di Pulau Binongko dan Pulau Tomia bertiup dari arah Barat (W) atau 280,090. Di Pulau Kaledupa bertiup dari arah W (Barat) atau 280,090. Pulau Wangi-Wangi bertiup dari NW (Barat Laut) atau 326,030. Rata-rata kecepatan angin diwilayah studi bahwa rata-rata kecepatan angin tahunan berkisar antara 4-5 m/s (standar minimal 2,5 m/s) sehingga Kabupaten Wakatobi potensial untuk pengembangan energi listrik tenaga angin.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,010 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».