Forecasting System For Increasing Crime At The Binjai City Police Station With The Application Of The Website-Based Exponential Smoothing 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
Binjai City is the closest city to the city of Medan, which is the heart of North Sumatra. As one of the closest cities to the city gate of Medan, there are many activities that require a lot of activities. In Binjai City there is a Binjai City Police Office which is located Jl. Sultan Hasanuddin No.1, Binjai City, North Sumatra. Based on crime data at the Binjai City Police Station, it shows that crime that occurs every day is constantly increasing. This is because several factors influence it, namely internal factors within oneself such as having a realistic mindset and so on while external factors such as economic level factors or low education levels that have an impact on the difficulty of finding jobs, uneven population density, very minimal salaries, urgent needs, supportive environmental situations, social inequality trigger envy and resentment, environmental associations that require costs and so on. When people are faced with such a situation, the thing that will come to their mind is how to get money to meet the needs of their families at all costs. So that it affects one's mentality and actions to commit criminal acts.Exponential smoothing method is a procedure that continuously improves forecasting with the average (smoothing = smoothing) past values of a time sequence data with. The Exponential smoothing method is a development of the Moving Averages method.
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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 | 0,001 |
| 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