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Enregistrement W4402627778 · doi:10.33087/talentasipil.v7i2.641

Faktor yang Mempengaruhi Rendahnya Kualitas Pekerjaan Konstruksi Jalan di Pasaman Regency

2024· article· en· W4402627778 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Talenta Sipil · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Transport Systems Analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvertisingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an effort to meet the needs for optimum road facilities and infrastructure, through the Public Works and Spatial Planning Department, every year there are road construction and improvement activities in Pasaman Regency. The quality of road construction and improvement projects in Pasaman Regency is relatively low, so researchers conducted an analysis of the things that influence this low quality. The aim of this research is to identify factors that influence the low quality of road improvement and construction projects in Pasaman Regency and analyze the dominant factors. The data collection technique was carried out using a quantitative method, namely distributing questionnaires to respondents. Next, data processing was carried out by testing validity, reliability and factor analysis using SPSS. The results of the research conducted showed that there were 6 factors that influenced the low quality of road improvement and construction projects in Pasaman Regency, namely environmental and technical factors 16.686%, work method factors 12.047%, equipment factors 10.971%, labor factors 10.039%, managerial factors 8.648%, and external factors 7.999%. The dominant factors influencing the low quality of construction work in road improvement and construction in Pasaman district are environmental and technical factors, which consist of the response of the surrounding environment regarding project safety; existing and physical characteristics of buildings around the location; natural disasters; material prices; and funding at the contractor.

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 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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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