Quality of Regulatory Pond Development Plan Documents for Barabai Flood Control Against Mandatory LoadsLand Acquisition Planning Document
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
The implementation of land acquisition for the construction of the Barabai flood management pond has been completed successfully and is regarded as a success. One of the factors influencing the success of its execution is land acquisition planning, as stated in the Land Acquisition Planning Document (DPPT). The goal of this research was to assess the quality of the mandatory cargo in the Regulatory Pond Development Plan Document for Flood Control of the Barabai River for the Fiscal Year 2021. The quality of the mandatory cargo for the DPPT is determined using a qualitative technique with descriptive analysis in accordance with Ministerial Regulation Spatial Planning (ATR) /Head of the National Land Agency (BPN) No. 19 of 2021. The document was recognized and examined based on the regulation's mandatory content. Document studies were conducted to acquire data by studying the contents of the DPPT. The study revealed that there are 38 descriptions that must be met in order to create the DPPT. A total of 29 descriptions in the planning document have been thoroughly examined in their analysis, while nine descriptions require further discussion in the document. The presence of more favorable than bad descriptors in the DPPT implies that the stages of land acquisition planning and implementation are in sync. The presence of more favorable than bad descriptors in the DPPT implies that the stages of land acquisition planning and implementation are in sync. Mean¬whi¬le, the nine descriptors must be examined in greater depth in the document. The presence of more favorable than bad descriptors in the DPPT implies that the stages of land acquisition planning and implementation are in sync.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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