Estimasi Angkutan Sedimen Dasar pada Saluran Sand Trap Daerah Irigasi Gumbasa
Notice bibliographique
Résumé
Informasi dari pihak Balai Wilayah Sungai Sulawesi 3 Daerah Irigasi Gumbasa membutuhkan data sedimentasi dasar (bed load) yang akan digunakan untuk memprediksi frekuensi penggelontoran jumlah sedimen dasar pada saluran sand trap. Daerah Irigasi Gumbasa terletak di Daerah lembah Palu yang memanjang dari kaki hulu Sungai Gumbasa mengalir hingga Sungai Kawatuna di Kota Palu. Daerah Irigasi Gumbasa melayani 5 Kecamatan yang berada di Kabupaten Sigi dan Kota Palu yaitu : Kecamatan Gumbasa, Tanambulaya, Dolo, Sigi Biromaru dan Palu Selatan, Daerah Irigasi Gumbasa memiliki luas area seluas 1.737 Ha. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jumlah angkutan sedimen dasar pada Saluran Sand Trap Daerah Irigasi Gumbasa. Pada penelitian ini dilakukan pengambilan sampel bed load, kecepatan aliran dan kedalaman ailira pada saluran. Pengambilan sampel dilakukan di dua musim yaitu pada awal musim hujan (bulan Februari) dan akhir musim hujan (bulan Maret). Tujuan pengambilan sampel di dua waktu yang berbeda untuk mengetahui perbedaan jumlah angkutan sedimen pada waktu tersebut. Sampel sedimen kemudian diuji di laboratorium untuk mendapatkan ukuran diameter butiran dengan prosentase lolos 90% dan 50 (D90 dan D50). Data-data yang telah diperoleh selanjutnya dianalisis menggunakan persamaan Meyer-Peter-Muller. Hasil analisis menunjukan jumlah angkutan sedimen dasar pada awal musim hujan menggunakan persamaan Meyer-Peter-Muller sebesar 184,966 m3/hari sedangkan pada akhir musim hujan jumlah angkutan sedimen dasar menggunakan persamaan Meyer-Peter-Muller sebesar 38,494 m3/hari.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».