Selection of the Best Village Crop Potential Using the Multi-Attribute Border Approximation Area Comparison (MABAC) 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
The difference in the location of each geographical condition of each village resulted in many different types of superior agricultural products in each village, this resulted in not all villages in Langkat Regency being able to utilize the crops in their village. This has caused the Community and Village Empowerment Service of Langkat Regency to work very hard in providing support for the progress of each village in developing existing agricultural products. The support provided by the government through the Langkat Regency DPMD is subsidized fertilizer, subsidized seeds and so on. Based on the results of research that has been conducted at the DPMD of Langkat Regency, the selection process to determine the village with the best agricultural products which is done manually can slow down the results of the decisions given and the results obtained are ineffective and inefficient. In overcoming this, it is necessary to build a system to streamline the process of selecting villages with the best agricultural products that have been properly computerized by utilizing the process of the Decision Support System (DSS). In this study a Decision Support System (DSS) will be built using the Multi-Attribute Border Approximation Area Comparison (MABAC) method which in this method is known as a method that can provide solutions in making a decision compared to other methods. The system was successfully built using the PHP programming language with a MySQL database. In the system built, the appropriate criteria to be used in supporting the final results of decisions that have been successfully analyzed and applied to the system are land area, income per harvest, number of workers and number of harvests each year. Based on the results of the research that has been done, the MABAC method is able to determine the ranking of the processed data based on the results of the total value of the criterion function.
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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 | 0,001 | 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