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Enregistrement W4385612459 · doi:10.20884/1.jtf.2023.6.1.7952

[sans titre]

2023· article· W4385612459 sur OpenAlexaff
Denny Darmawan, Phisca Maulana Zaky Ichsany

Notice bibliographique

RevueJurnal Teras Fisika · 2023
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandslideElectrical resistivity and conductivityGeologyIntensity (physics)Slip (aerodynamics)Geotechnical engineeringGeomorphologyMineralogySoil scienceEngineeringOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research was to determine the resistivity value of soil layer and subsurface structures in a landslide prone area. This research used geoelectrical method with dipole-dipole configuration in landslide prone area of Karangtengah Village, Imogiri Subdistrict, Bantul Regency with coordinates of 7.9430° S to 7.9401° S and 110.3962° E to 110.3939° E. The data were acquired using a Syscal resistivitymeter. The length of each track was 200 meters with a distance of 10 meters for each electrode. The subsurface structure of the research area consists of clay material with resistivity values from 3.39 Ωm to 58.3 Ωm and sandstone material with resistivity values from 58.4 Ωm to 319.89 Ωm. Based on the results, it is shown that clay material dominates the area, so when there is a high-intensity rain, it can trigger landslides because the slope is more than 40°. The slip plane of the research area has not been found until a depth of 21.8 meters, so it is estimated that the slip plane is at a depth of more than 21.8 meters.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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