Analisis Peningkatan Kinerja Gerbang Tol Cempaka Putih
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian kali ini dilakukan untuk mengetahui kinerja Gerbang Tol Cempaka Putih, yang dimana pada saat ini penyelesaian dilakukan untuk meningkatkan kinerja Gerbang Tol Cempaka Putih demi memperpendek antrean kendaraan pada Gerbang Tol Cempaka Putih. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan melakukan observasi dan pengumpulan data primer dan sekunder. Maka didapatkan hasil penelitian ini dengan 4 jenis analisa yaitu banyak 1434 kendaraan/jam dengan kapasitas gardu tol maksimal sebesar 423 kendaraan/jam, waktu tundaan rata-rata kendaraan sebesar 112,31 detik, panjang antrean kendaraan yang terjadi yaitu sebesar 178,61 meter. Berdasarkan hasil yang diperoleh tersebut, panjang antrean kendaraan pada Gerbang Tol Cempaka Putih kondisi eksisting belum memenuhi standar pelayanan minimum jalan tol dengan intensitas lalu lintas berdasarkan perhitungan manual memiliki nilai lebih besar dari 1, dan kondisi panjang antrean rata-rata pada satu tahun yang akan datang berdasarkan hasil pendugaan lalu lintas dan analisis aplikasi perangkat lunak PTV VISSIM yaitu mengalami penurunan signifikan dengan kondisi eksisting, sehingga dapat diketahui bahwa dibutuhkan solusi penerapan sistem transaksi SLFF.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 découle