Searching For The Nearest Route To The Location Of Health Facilities Using The Djikstra Method
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
A health facility or health service facility is a tool or place used to carry out health service efforts, both in terms of promotive, preventive, curative and rehabilitative carried out by the central government, regional government or the community. This research contains development applications that cover every hospital, health center, and practice clinic located in the Langkat Regency area with the aim of facilitating the community in finding the nearest hospital, health center, and practice clinic. The application built can display the location of the health facility in map form and can display information in the form of name, address, telephone number, photo of the health facility, services available there, working hours, and further information on the place. In this study, the search for health facilities is only subject to distance as a health facility criterion, so that it can be developed further. To find the closest route to a health facility, here the author uses the Dijkstra Algorithm method which has been widely researched to be applied to the shortest route search system. This algorithm was invented by Edsger Dijkstra, a computer scientist from the Netherlands. The way Dijkstra's algorithm works is with a greedy strategy, namely at each step it chooses the side with the smallest value that connects the selected and unselected nodes/nodes. This algorithm requires a point of origin and a destination with the final result being the shortest distance from the point of origin to the destination along with the route.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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