MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4398143276 · doi:10.32672/jse.v7i1.4092

Perencanaan Sistem Instalasi Plambing Air Bersih dan Air Limbah di Apartemen Menara Cibinong Tower C

2021· article· en· W4398143276 sur OpenAlexaff
Rhezaldy Pradestama Putra, Kancitra Pharmawati, Anindito Nurprabowo

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Manufacturing and Logistics Optimization
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTowerEnvironmental scienceForestryHumanitiesGeographyArtArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high population growth demands the need for housing, so apartments are considered as a solution in meeting the need for housing. Basically, every business or development activity has an impact on the environment, both positive and negative. Plumbing systems for clean water, waste water and ventilation in buildings can reduce the possibility of environmental pollution and health problems. This study aims to meet the needs of clean water and maintain the sanitation health of building occupants. The reference method is SNI 7065-2005 for calculating the need for clean water and SNI 8153-2015 for determining the dimensions of clean water pipes. The calculation results the population in the Cibinong Tower C apartment building is 957 people with a total need for clean water of 87.95 m3/ day. In meeting the daily needs of clean water in the planning building, a ground water tank with a capacity of 120 m3 is used and a roof tank is used to fulfill water needs at certain hours with a capacity of 49 m3. To distribute water from GWT to RT using a pump with a power capacity of 33.44 Kwatt. The diameter of the clean water pipe uses dimensions from 20 mm to 125 mm. For blackwater wastewater using pipes with dimensions of 60 mm–140 mm and for greywater wastewater using pipes with dimensions of 32 mm–114 mm, while for ventpipes using pipe dimensions of 42 mm–114 mm

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,005

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetAdvanced Manufacturing and Logistics OptimizationTravaux en français237 207