Pengayaan Kemampuan Olah Basis Data MySQL Pada UKM LCC Politeknik LP3I Jakarta
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
Dalam membangun sistem informasi berbasis online umumnya menggunakan basis data MySQL yang disandingkan dengan bahasa pemrograman lain. Namun terkadang pemanfaatan basis data ini masih kurang maksimal padahal bisa saja dalam kasus tertentu basis data tersebut menyimpan banyak transaksi hingga memiliki ukuran yang sangat besar sehingga tidak dapat dilakukan jika menggunakan operasi basis data yang sederhana dan akan membebani Server hingga kinerjanya menurun. Hal ini belum banyak diketahui oleh anggota UKM LCC Politeknik LP3I Jakarta hingga perlu diberikan pengayaan dalam memanfaatkan subroutine pada basis data MySQL yang bekerja untuk menangani proses yang sama diulang berkali-kali, dalam bentuk sub program seperti: function, procedure, dan trigger. Hasil dari kegiatan yang dilaksanakan secara dari daring sesuai aturan Gubernur Jawa Barat pada wilayah Kota Bekasi dan beberapa wilayah lain dengan terbitnya Surat Keputusan nomor 300/Kep.197-BPBD/IV/2020 tentang pemberlakuan Pembatasan Sosial Berskala Besar atau PSBB selama 14 hari dari tanggal 15 April 2020 Sampai 28 April 2020 dan perpanjangan dengan terbitnya Surat Keputusan Nomor 443/Kep.250-Hukham/2020 untuk PSBB tahap II, tanggal 29 April 2020 sampai 12 Mei 2020 menggunakan aplikasi Skype dan memanfaatkan fitur screen share atau online meeting dengan jumlah peserta yang bervariasi dalam setiap pertemuannya tak menyusutkan interaksi dan hampir seluruh peserta berhasil menyelesaikan materi walau ada sedikit peserta tak berhasil mengikuti materi dikarenakan adanya kendala namun banyak pengetahuan baru yang didapat.
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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,009 |
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