Pengembangan Sistem Lembaga Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat Menggunakan Metode Prototipe
Notice bibliographique
Résumé
Kegiatan penelitian dan pengabdian kepada masyarakat merupakan kegiatan yang penting dalam kehidupan kampus, disamping kegiatan pembelajaran. Penelitian dan pengabdian kepada masyarakat merupakan bagian dari Tri Dharma perguruan tinggi yang harus dilaksanakan oleh seluruh civitas academica. Oleh karena itu perguruan tinggi melalui Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat perlu mengelola dengan baik seluruh kegiatan penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. Pengelolaan secara manual mengakibatkan ketidak efisienan kinerja baik bagi pengelola, dosen, mitra dan pihak lain yang terlibat. Pengembangan sistem lembaga penelitian dan pengabdian kepada masyarakat berbasis website diperlukan agar dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas kinerja seluruh stakeholder yang terlibat. Pengembangan sistem lembaga penelitian dan pengabdian kepada masyarakat menggunakan metode perancangan sistem Unified Modelling Language serta metode pengembangan sistem Prototipe. Penelitian ini menghasilkan model awal sistem lembaga penelitian dan pengabdian kepada masyarakat sesuai kebutuhan pengguna saat ini. Sistem lembaga penelitian dan pengabdian kepada masyarakat ini nantinya dapat dikembangkan sesuai perkembangan kebutuhan pengguna dan peraturan yang berlaku.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,022 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».