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Enregistrement W4387376660 · doi:10.59934/jaiea.v3i1.293

Application Of The Profile Matching Method In The Selection Of New Students For Batak Karo Bridal Makeup Skills In The PKK Program

2023· article· en· W4387376660 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology in Education and Learning
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Matching (statistics)PsychologyMathematics educationComputer scienceMathematicsStatisticsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Makeup is the art of using makeup materials to change the natural face shape into an artistic face. Work Skills Education (PKK) itself is an education and training service program oriented towards the development of work skills provided to students in order to have competence in certain skills that are in accordance with job opportunities. Profile matching is the process of comparing the actual data value of a profile to be assessed with the expected profile value so that it can be known the difference in competence or the distance between one value and another. This research aims to facilitate the selection of new prospective students in the PKK program at the Pelawi Salon Binjai Course and Training Institute (LKP) and optimize admin work time in the process of selecting new students. By applying this method, it aims to see the eligibility of prospective students according to predetermined criteria so that the opportunity to take part in the PKK program can be received by the right person. There are 5 sample data with 6 criteria in this research, the final result in this study is 3.5 being the highest value and 2.99 being the lowest value.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,327 · 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