Motion Graphic Iklan Layanan Masyarakat Edukasi Tata Tertib Rambu Lalu Lintas
Notice bibliographique
Résumé
Iklan layanan masyarakat ialah iklan yang menyajikan pesan-pesan sosial yang bertujuan untuk membangkitkan kepedulian masyarakat terhadap sejumlah masalah yang harus mereka hadapi, yakni kondisi yang bisa mengancam keselarasan dan kehidupan umum. Kurangnya kesadaran oleh pengendara sepeda motor seringkali berakibat fatal terhadap dirinya dan bahkan orang lain. Bahkan banyak dari pengendara sepeda motor melanggar peraturan yang telah ditetapkan yang bertujuan untuk ketertiban berlalu lintas di jalan raya. Sehingga dibuatlah penelitian untuk melakukan produksi video motion graphic iklan layanan masyarakat mengenai edukasi tata tertib rambu lalu lintas menggunakan metode penelitian Kuantitatif dengan metode penyelesaian vaughan. Dan pada hasil analisis yang dilakukan terlihat hasil nya pada tingkat ke efektifitas yang berdasarkan interval skala likert pada ahli diperoleh predikat “Sangat Setuju” dengan nilai rata- rata 96,25% (berdasarkan rincian aspek : Grafis 90%, Tipografi 95%, animasi 100% dan audio 100%). Dan pada perhitungan EPIC Rate didapati sebesar 4.145 (berdasarkan rincian aspek : Empathy 4.19, Persuation 4.16, Impact 4.17, dan Communication 4.06 dan berdasarkan pertanyaan mengenai kinetic typografi yang sudah di masukkan pada kuisioner membuktikan bahwa penggunaan kinetic typografi efektif untuk dilakukan
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,008 |
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 ».