Analisis Penyebab dan Mekanisme Keruntuhan Lereng Sungai Konaweha, Studi Kasus Ruas Bts. Kab. Konawe Utara/Kab. Konawe – Pohara Km 29+750
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».