ANALISA LUAS GENANGAN MENGGUNAKAN APLIKASI HEC-RAS 6.1 SECARA 3D DENGAN LUAS GENANGAN BANJIR YANG PERNAH TERJADI PADA DAS WAY PISANG (STUDI KASUS: DAS WAY PISANG)
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
Daerah Aliran Sungai (DAS) Way Pisang merupakan salah satu DAS yang terdapat pada Kabupaten Lampung Selatan dan memiliki sungai yang bermuara di Sungai Way Sekampung. Das Way Pisang mengalami fenomena alih fungsi lahan (land use) yang terjadi hampir disepanjang aliran dari hulu hingga hilir, sehingga setiap tahun selalu terjadi bencana banjir di beberapa lokasi sepanjang aliran Sungai Way Pisang. Penelitian ini menggunakan beberapa aplikasi bantuan yaitu ArcGIS 10.7.1, Global Mapper v23.0 dan HECRAS 6.1. Metode penelitian yang digunakan adalah dengan simulasi luas banjir menggunakan HEC-RAS 6.1 secara 3D. Dengan tipe aliran unsteady flow, dan menampilkan luas genangan banjir menggunakan RAS Mapper. Penelitian yang dilakukan ini mendapatkan hasil perubahan land use secara 3D sehingga dapat terlihat secara nyata ketinggian yang akan terjadi pada daerah yang mengalami banjir tersebut.
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 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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,010 |
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