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Enregistrement W4387377943 · doi:10.59934/jaiea.v3i1.257

Occupational Correlation to the Level of Community Welfare Using The Apriori Algorithm (Case Study: Mangga Village)

2023· article· en· W4387377943 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
ThématiqueData Mining and Machine Learning Applications
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelfareBusinessWork (physics)Government (linguistics)Value (mathematics)Social WelfarePublic economicsDemographic economicsLabour economicsEconomic growthEconomicsPolitical scienceEngineeringStatisticsMarket economyLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mango village is one of the areas that participates in various welfare programs for the local community, where in this village there are still people who are far from prosperous because of various factors that affect the welfare of the local community, one of which is the jobs owned by the community. Therefore, it is important for people to understand that work also greatly influences the level of welfare for their own lives, so that they are fulfilled in the economy, education and others. Therefore the author wants to create a system that can assist the government in developing community welfare programs in Mango Village by knowing the relationship between work and the level of social welfare. After carrying out the above case trials with minimum support = 25%, confidence = 100% so that the rule results that meet the support and confidence values are obtained, it can be concluded that if the assets owned are A4 (motorcycles), with T2 dependents (3-4), with M2 jobs (Private Employees) and A4 assets (Motorcycles), with P2 income (> 1,000,000 - < 2,000,000), then enter K2 (welfare stage II) with a support value of 20%, 100% confidence.

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)0,001
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 enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,221 · 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