Sistem Pakar untuk Identifikasi Fase Quarter Life Crisis pada Usia 20-29 Tahun Menggunakan Algoritma Certainty Factor
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
Quarter life crisis adalah kebingungan dalam kehidupan seorang individu yang terasa monoton, perasaan khawatir berlebihan tentang masa depan dan penyesalan serta mempertanyakan keputusan hidup yang sudah diambil. Fase ini rawan terjadi pada mahasiswa karena pada dasarnya seorang mahasiswa dalam rentang usia 20-29 tahun merupakan masa peralihan sehingga banyak penyesuaian baru terkait tanggung jawab dan komitmen. certainty factor merupakan metode yang mendefinisikan ukuran kepastian sebuah fakta dan aturan untuk menggambarkan kepercayaan seorang ahli dengan masalah yang dihadapi. Masalah yang ada di dalam penelitian ini adalah bagaimana sistem yang dibuat mampu melakukan proses identifikasi fase quarter life crisis dan bagaimana proses penentuan aturan dari gejala yang didapat dari pakar lalu diimplementasikan menggunakan algoritma certainty factor. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sistem pakar yang dapat mengidentifikasi fase quarter life crisis dengan algoritma certainty factor serta menentukan aturan berdasarkan gejala yang ada dengan menggunakan algoritma certainty factor. Tahapan-tahapan yang terdapat pada penelitian ini adalah proses perumusan masalah, proses pengumpulan data-data yang akan diolah serta pengimplementasian dari algoritma yang digunakan. Hasil dari penelitian ini nantinya akan berupa hasil identifikasi dari fase quarter life crisis yang di dalamnya memuat fase yang dialami serta persentase keyakinan dari setiap fase yang dialami.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,006 |
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.
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