Notice bibliographique
Résumé
Kewaspadaan dibutuhkan hampir dalam semua aktivitas sehari-hari kita, baik belajar, bermain, maupun bekerja, terutama pada pekerjaan yang menuntut kewaspadaan tinggi, seperti pengendara kendaraan bermotor. Dengan konsentrasi optimal, kewaspadaan dapat ditingkatkan. Kopi merupakan salah satu minuman yang paling banyak dikonsumsi oleh hampir seluruh masyarakat di dunia, bahkan melebihi minuman soda. Para pelajar dan pekerja meminum kopi untuk membantu meningkatkan kewaspadaan, sebab kopi dapat meningkatkan konsentrasi. Penelitian di Universitas Alberta, USA membuktikan bahwa kopi meningkatkan konsentrasi dan kewaspadaan. Tujuan penelitian untuk mengetahui pengaruh kopi terhadap kewaspadaan pada pria dewasa. Penelitian dilakukan terhadap 30 orang subjek penelitian berusia 18-25 tahun. Kewaspadaan dites menggunakan Jhonson Pascal Test, dengan mencocokkan huruf-huruf dalam dua tabel. Data yang diukur adalah waktu yang dibutuhkan untuk mencocokkan huruf-huruf dalam dua tabel tersebut ditambah tiga kali banyaknya kesalahan. Analisis data menggunakan uji “t” berpasangan dengan α = 0,05. Hasil penelitian, rata-rata waktu yang dibutuhkan setelah minum kopi 107,7667 detik, hasil ini lebih singkat dibandingkan rata-rata waktu yang dibutuhkan sebelum minum kopi yaitu 131,1 detik, yang perbedaannya sangat signifikan (p = 0,000). Kopi dapat meningkatkan kewaspadaan pada pria dewasa.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 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 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 ».