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Enregistrement W4390984348 · doi:10.21776/ub.jtresda.2024.004.01.065

Analisis Hidrolika pada Uji Model Pelimpah Bendungan Warsamson Papua Barat dengan Pendekatan Perangkat Lunak Autodesk Computational Fluid Dynamics (CFD)

2024· article· id· W4390984348 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Teknologi dan Rekayasa Sumber Daya Air · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater and Land Management
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indonesia memiliki kekayaan sumber daya air yang melimpah dan dimanfaatkan untuk kesejahteraan rakyat. Beberapa permasalahan pun terjadi seperti banjir dan kekeringan yang melanda Kabupaten Sorong, Papua Barat. Upaya pemerintah dilakukan melalui Badan Wilayah Sungai (BWS) Papua Barat berupa pembanguanan Bendungan Warsamson. Tahap awal pembangunan diawali dengan perencanaan konstruksi oleh konsultan kemudian dilanjutkan pembuatan model fisik. Pemodelan fisik dilaksanakan di Laboratorium Pengelolaan Sumber Daya Air (PSDA) Terpadu Universitas Brawijaya. Selain model fisik dilakukan juga penyesuaian desain dalam bentuk model tiga dimensi dengan pendekatan perangkat lunak Autodesk Computational Fluid Dynamics (CFD) untuk mengetahui sifat hidrolis pada bendungan secara mendetil pada bangunan pelimpah Bendungan Warsamson. Penelitian ini menggunakan bantuan perangkat lunak lain berupa Autodesk AutoCAD dan Inventor. Luaran penelitian berupa hasil simulasi yang memuat data nilai profil muka air, kecepatan aliran, dan tekanan hidrostatis sebagai parameter utama dalam perencanaan Bendungan Warsamson. Hasil simulasi pengaliran debit banjir pada model tiga dimensi pelimpah Bendungan Warsamson memenuhi standar desain.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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