Study of Public Perception Toward End-of-Life Vehicles (ELV) Management in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
An ELV is a vehicle that has reached the end of its service life or service due to age or because it is unable to be used due to a catastrophic accident and high repair costs. The current methods of destroying ELV vehicles are unregistered, disassembly, destruction, and disassembly. Each procedure must adhere to predetermined guidelines. The purpose of this study is to conduct a survey of dietary knowledge about end-of-life vehicles (ELVs) in Indonesia. As a result, the purpose of this research is to learn about ELV laws and their implementation in countries that have done so successfully, as well as to learn about public perception of ELV application in Indonesia. A literature search of ELV laws in neighboring countries was conducted, as well as a survey of 98 respondents in Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, and Bekasi. SPSS was used to analyze the survey results. The questions in this study were divided into four sections: respondents' backgrounds; knowledge of ELV; concerns about ELV; and ELV campaigns. The findings revealed that public awareness of the use of ELV was quite low. In general, it can be concluded that the application of ELV in Indonesia needs to be carefully studied before it is implemented in order for it to be accepted by the public. Additionally, more ELV-related campaigns are required to increase the knowledge and awareness of the Indonesian people.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».