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Enregistrement W4399979208 · doi:10.35718/compact.v3i1.1133

Penilaian Kinerja Jaringan Air Minum Pada Kawasan Permukiman di Desa Babulu Laut

2024· article· id· W4399979208 sur OpenAlexaff
Aria Jati Detantyo, Rahmat Aris Pratomo, Maryo Inri Pratama, Elin Diyah Syafitri

Notice bibliographique

RevueCOMPACT Spatial Development Journal · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitectural and Urban Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air dianggap sebagai persyaratan mendasar dalam ranah keberadaan manusia. Tujuan keenam dari Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) berfokus pada jaminan aksesibilitas dan pengelolaan air yang berkelanjutan untuk semua sektor masyarakat, terutama di dalam permukiman. Babulu Laut merupakan contoh nyata dari kawasan permukiman yang menghadapi tantangan yang kompleks terkait penyediaan kebutuhan pokok seperti air minum. Peneliti telah melakukan penilaian terhadap jaringan air minum yang saat ini telah digunakan oleh warga masyarakat Desa Babulu Laut khususnya pada wilayah penelitian yaitu pada RT 01, RT 02, RT 03, RT 05, RT 06, RT 07, RT 08. RT 09, RT 11, RT 16, RT 17, dan RT 18 untuk mengidentifikasi permasalahan air minum pada kawasan perumahan di Desa Babulu Laut. Penelitian ini menggunakan teknik analisis kualitatif dan kuantitatif, seperti analisis kualitatif deskriptif wacana dan analisis model skoring dengan tujuan mendapatkan data eksisting terkait pengguna jaringan air minum di Desa Babulu Laut saat ini beserta . Hasil temuan pada penelitian ini menunjukkan bahwa jaringan air minum yang digunakan oleh RT-RT pada wilayah penelitian di Desa Babulu Laut saat ini antara lain adalah air hujan, sumur bor, dan air isi ulang yang masing-masing memiliki klasifikasi kinerja kurang baik dan buruk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,209 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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