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Enregistrement W4376865891 · doi:10.18280/isi.280218

The Virtual Tour Panorama as a Guide and Education Media of the Historic Objects at Datu Luwu Palace

2023· article· en· W4376865891 sur OpenAlexvenueno aff
Andryanto Aman, Mauli Kasmi, Ratnawati Ratnawati, Akbar Iskandar, Wahyuni Zam, Nur Mustika, Aishiyah Saputri Laswi, Wiwiek Hidayati, Arhamy Uthami Akbar Pandaka

Notice bibliographique

RevueIngénierie des systèmes d information · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPanoramaArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Datu Luwu Palace is one of the cultural tourist destinations located in Palopo City, South Sulawesi in which there are various kinds of historical objects.Datu Luwu Palace is not always open in general and the visiting hours are uncertain making people who want to visit feel lazy because of uncertainty.So, a system is needed that can help tourists make visits and facilitate the work of the manager of the Datu Luwu Palace.The purpose of this study is to design and implement a system that can help tourists to know about historical objects virtually while making it easier for managers to introduce and educate them about historical objects.This data was obtained through Field Research and Library Research.The System Development Method used is the MDLC (Multimedia Development Life Cycle) method and for testing this system using the Questionnaire method.The results of this study show that this research can produce a system application that facilitates the performance of the manager and helps tourists see historical objects through virtual tours.The feasibility test results from the implementation of the system that has been made show results that are "very feasible" to use, obtained from the results of the average percentage of Expert and Tourist respondents, which is 86.70%.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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