ANALISIS KINERJA PENGELOLAAN AIR HUJAN DENGAN SISTEM PEMANENAN AIR HUJAN DAN INFILTRATION TRENCH DI PERUMAHAN DOSEN UNSRI KELURAHAN BUKIT LAMA
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
Perubahan tata guna lahan mempengaruhi jumlah runoff yang dapat meresap ke dalam tanah. Permasalahan ini dapat ditemukan di Perumahan Dosen UNSRI. Hal ini dapat diatasi dengan pengelolaan air dari hujan seperti Infiltration Trench (parit infiltrasi) maupun Rain Water Harvesting (permanen air hujan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis scenario terbaik dalam pengolahan air hujan di daerah penelitian untuk mengurangi runoff berlebih yang terjadi. Data curah hujan harian, tata guna lahan, premeabilitas tanah dan pengukuran lahan serta dimensi drainase existing digunakan dalam analisis algoritma. Penentuan skenario efektif dilakukan dengan analisis algoritma serta dengan memperhitungkan RAB. Skenario yang meliputi infiltration trench kedalaman 1 m serta sistem PAH dengan volume tangki 2 m3 memiliki efektivitas rata-rata terbesar yaitu 55,33%, apabila dibanding dengan skenario Infiltration Trench kedalamam 1 m saja, dapat dikatakan bahwa sistem PAH membawa efektivitas sebesar 23,94%. Sebaliknya dengan penambahan pada implementasi Infiltration Trench hanya meningkatkan efektivitas sebesar 18,4%. Rencana Anggaran Biaya total pada implementasi Infiltration Trench ialah 2 kali lipat dari Sistem PAH. Maka ditetapkan skenario terbaik yaitu implementasi Sistem PAH dengan volume tangki 2 m3. Skenario ini memiliki nilai efektivitas pengurangan runoff rata-rata sebesar 37,05% dari 3 data tahun yang digunakan dan biaya sebesar 1,8 Miliyar Rupiah untuk keseluruhan 194 rumah.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle