Searching For The Nearest Route To The Location Of Health Facilities Using The Djikstra Method
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».