The Identification of Typologies and Levels Utilization of Non-Commercial Ports in Indonesia Using the Machine Learning Method
Notice bibliographique
Résumé
The Unitary State of the Republic of Indonesia (NKRI) is the most prominent nation with an archipelago.Indonesia has an area of 8,300,000 km 2 , with 16,056 islands registered.Indonesia's coastline reaches 108,000 km 2 , the second longest in the world.According to that, Indonesia needs well-developed and efficiently managed seaports.The number of seaports, according to the National Port Master Plan, is 636 Ports, of which the government operates 566 Ports as public ports (Non-Commercial Ports).The utilization of this port is shallow because an adequate market or hinterland does not support it.Non-commercial ports managed by the government must innovate to finance port operations and maintenance of port facilities.Innovations and breakthroughs can be made by improving port governance and optimizing the port service business.Improving port business processes to increase the optimization and utilization of ports requires port development strategies that must be formulated precisely.Port development strategies involve the identification of typologies and mapping the level of utilization of non-commercial ports based on typologies; This study uses machine learning methods to answer research objectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».