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Enregistrement W4210585554 · doi:10.12962/j26151847.v6i0.12080

Analisis Penyebab dan Mekanisme Keruntuhan Lereng Sungai Konaweha, Studi Kasus Ruas Bts. Kab. Konawe Utara/Kab. Konawe – Pohara Km 29+750

2022· article· id· W4210585554 sur OpenAlexaff
Sugiarto Sugiarto, Mahendra Andiek Maulana, Yohanis Tulak Todingrara

Notice bibliographique

RevueJurnal Manejemen Aset Infrastruktur & Fasilitas · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsForestryEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Di Sulawesi Tenggara, ruas jalan Bts. Kab. Konawe Utara / Kab. Konawe – Pohara merupakan koridor utama yang pada tahun 2019 terjadi banjir yang mengakibatkan ruas jalan tergenang dan longsor pada beberapa titik sehingga perlu dilakukan penelitian terkait penyebab dan mekanisme terjadi longsoran di Km 29+750. Penelitian dilakukan dengan merepresentasikan pengaruh perubahan tinggi muka air sungai dan tinggi muka air tanah serta pengaruh gerusan terhadap perubahan safety factor pada lereng dengan program bantu Plaxis. Dari hasil simulasi yang dilakukan, perilaku perubahan safety factor akibat pengaruh tinggi muka air sungai terjadi kenaikan nilai safety factor pada saat level muka air sungai naik. Namun akan terjadi penurunan nilai safety factor pada saat terjadi penurunan level muka air sungai secara tiba-tiba (drawdown). Pada kondisi lereng asli penurunan nilai safety factor sebesar 41%, pada lereng dengan variasi gerusan 1 penurunan nilai safety factor sebesar 44%, pada lereng dengan variasi gerusan 2 penurunan nilai safety factor sebesar 41%, pada lereng dengan variasi gerusan 3 penurunan nilai safety factor sebesar 51% sampai dengan nilai 0,93. Dari hasil analisa, lereng sungai konaweha mengalami keruntuhan terjadi pada saat penurunan level muka air sungai dengan kondisi tanah masih jenuh dan sudah terjadi gerusan 3.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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