SISTEM INFORMASI DINAS KELAUTAN DAN PERIKANAN KABUPATEN DOMPU PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN FRAMEWORK BOOTSTRAP DAN CODEIGNITER
Notice bibliographique
Résumé
Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Dompu Provinsi Nusa Tenggara Barat adalah lembaga pemerintah yang bertanggung jawab atas pengelolaan, pengembangan, dan perlindungan sumber daya kelautan dan perikanan. Salah satu peran pentingnya yaitu mengkoordinasikan kegiatan pengelolaan sumber daya kelautan dan perikanan, termasuk penangkapan ikan yang berkelanjutan, pengembangan budidaya perikanan serta pelestarian lingkungan laut. Saai ini Kelautan dan Perikanan sudah memiliki website company profile untuk menyajikan informasi terkait kantor tersebut, akan tetapi website tersebut memiliki fitur-fitur yang kurang lengkap seperti tidak adanya foto-foto dari unit kerja dari seluruh pegawai yang bekerja serta tidak adanya sistem validasi oleh Kapala Bidang pada saat admin menginputkan berita. Dengan dibuatnya sistem informasi ini, dapat memberikan aksesibilitas informasi kepada masyarakat terkait dengan layanan, program, kebijakan, dan kegiatan yang diselenggarakan oleh Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Dompu Provinsi Nusa Tenggara Barat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,030 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».