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Enregistrement W4318816031 · doi:10.33772/jsl.v7i2.27285

KARAKTERISTIK GELOMBANG DI PERAIRAN TIMUR KECAMATAN KULISUSU UTARA KABUPATEN BUTON UTARA

2022· article· id· W4318816031 sur OpenAlexaff
Sarman Sarman, Muhammad Isran Ramli, A. Ginong Pratikino

Notice bibliographique

RevueJurnal Sapa Laut (Jurnal Ilmu Kelautan) · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geophysical Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kecamatan Kulisusu Utara merupakan salah satu Kecamatan yang terdapat di Kabupaten Buton Utara yang memiliki luas wilayah 339,64 km2 yang terdiri dari empat belas desa yang mana wilayahnya berhadapan dengan laut banda. Kulisusu Utara memiliki beberapa desa yang berpotensi mengalami abrasi serta kerusakan fasilitas, seperti bangunan rumah, dan akses jalanan. Penelitian ini di lakukan bertujuan untuk menggetahui karakteristik gelombang berupa tinggi, periode dan transformasi gelombang lima tahun berdasarkan kecepatan angin selama tahun (2016-2020) di perairan Kulisusu Utara Buton Utara. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Oktober 2020- Desember 2021 di perairan Kulisusu Utara. Metode penelitian ini menggunakan metode Sverdrup-Munk-Bretchneider (SMB) untuk mendapatkan informasi kondisi gelombang dominan pada daerah penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai perhitungan tinggi gelombang signifikan dan periode gelombang pada arah Timur memiliki tinggi signifikan 3.27 m dan 9.26 detik. Sedangkan tinggi gelombang dan periode gelombang pada arah Tenggara memiliki tinggi gelombang signifikan 2.93 m dan 7.51 detik. Transformasi gelombang diperoleh dari arah Timur pada saat gelombang merambat dari laut dalam menuju pantai mengalami perubahan tinggi gelombang, kemudian mendekati garis pantai tinggi gelombang akan meningkat sampai akhirnya pecah, serta mengalami pembelokan arah gelombang.Kata kunci: Karakteristik Gelombang, Kulisusu Utara, Metode SBM

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,006

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,196 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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