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Enregistrement W4313824996 · doi:10.55537/cosie.v1i4.200

Application of Weighted Product (WP) Method in Selection of Superior Seed Varieties of Sugar Cane

2022· article· en· W4313824996 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Computer Science and Informatics Engineering (CoSIE) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation Retrieval and Data Mining
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaccharum officinarumProduction (economics)CaneSelection (genetic algorithm)SugarProduct (mathematics)Sugar productionSugar caneRaw materialSaccharumMathematicsAgricultural engineeringAgronomyBiotechnologyComputer scienceBiologyEngineeringEconomicsArtificial intelligenceFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sugarcane (Saccharum officinarum Linn) is a raw material for sugar production. PT. Perkebunan Nusantara II is one of the nurseries and sugarcane processing places in North Sumatra. The results of observations on sugarcane production are always increasing but the results are not too optimal. Determination of superior varieties of sugarcane seeds is very appropriate to be one of the factors supporting the development of sugarcane production so that there is no longer sugarcane milling period and low yields which can lead to less than optimal sugar production. To overcome this, it is necessary to build a system that can help determine superior seed varieties in sugarcane. The Weighted Product (WP) method in a decision support system is a method of completion by using multiplication to link the attribute rating, where the attribute rating must be raised first with the weight of the attribute in question. This decision support system with the WP method was created to assist in the selection of high-yielding sugarcane varieties.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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