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Enregistrement W4391284359 · doi:10.24843/mite.2023.v22i02.p10

Analisis Efisiensi Energi antara Lampu LED dan Lampu Konvensional (Studi kasus: Pada Hotel Cap Karoso)

2023· article· id· W4391284359 sur OpenAlexaff
Lukito Pramono, Linawati Linawati, Rukmi Sari Hartati

Notice bibliographique

RevueMajalah Ilmiah Teknologi Elektro · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal Management and Development
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lampu LED merupakan salah satu contoh metode efisiensi dari lampu konvensional karena hasil efisiensi energinya yang lebih tinggi. Pada penelitian ini dilakukan analisis perbandingan efisiensi listrik antara lampu LED dan lampu konvensional. Penelitian ini mengumpulkan data dari sejumlah lampu yang digunakan pada studi perbandingan lampu LED dan lampu konvensional pada Hotel Cap Karoso dan diuji dalam kondisi yang sama. Jenis lampu LED yang digunakan adalah recessed downlight, track light, pendant light dan wall scone. Sementara jenis lampu konvensional yang digunakan adalah incandescent, halogen, fluorescent dan HID. Dilakukan perbandingan dan perhitungan dari sisi energi watt dan biaya listrik. Berdasarkan parameter tersebut dapat dilihat energi yang dihasilkan dan biaya yang dibutuhkan dari kedua jenis lampu LED dan lampu konvensional. Berdasarkan perhitungan dan perbandingan kedua jenis lampu yang digunakan, didapatkan perhitungan bahwa lampu LED dapat menghemat energi dan penghematan biaya sebesar 27%.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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