Analisa Sebaran Oksigen Terlarut Dan Korelasinya Dengan Suhu Permukaan Laut Menggunakan Citra Landsat-8 (Studi Kasus: Wilayah Pesisir Kota Tuban)
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
Daerah yang termasuk kedalam bidang kelautan dan kelautan adalah daerah Tuban. Daerah Tuban sendiri memiliki 6,5 km garis pantai dan 22.068 km² luas laut. Misalnya, di daerah Kutorejo di pesisir Tuban, banyak warga sekitar yang memandang pantai sebagai sumber kehidupan utama mereka dalam hal pariwisata, perikanan, dan industri lainnya.Teknologi yang digunakan yakni pengindraan jarak jauh.. Instrumen satelit juga dapat digunakan dalam penginderaan jauh. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa sebaran suhu permukaan laut dan konsentrasi oksigen terlarut di wilayah pesisir Kabupaten Tuban. Hasil analisa menunjukkan bahwa nilai data insitu untuk suhu permukaan laut sebesar 30,50° - 33,70° C dan untuk oksigen terlarut sebesar 1,26 – 6,20 mg/L. Sedangkan untuk data citra dengan korelasi tertinggi untuk suhu permukaan laut menunjukkan bahwa nilai untuk data citranya sebesar 31,00° – 31,11° C dan untuk oksigen terlarut sebesar 10,86 – 11,49 mg/L. Kedua data insitu tersebut memiliki korelasi positif yang cukup rendah.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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.
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