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Enregistrement W4410572221 · doi:10.25139/jprs.v6i1.5296

Analisis NRW pada Perumda Air Minum Tirta Mangutama Kabupaten Badung

2023· article· en· W4410572221 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

RevueGe-STRAM Jurnal Perencanaan dan Rekayasa Sipil · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Optimization Techniques
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The percentage of Non-Revenue Water (NRW) at PAM Tirta Mangutama from 2016–2021 is far above the maximum tolerance of 20% and even tends to increase every year. The increasing percentage of NRW causes the performance of PAM Tirta Mangutama to decline. The increase in the percentage of NRW causes a decrease in water pressure at the customer, discontinuity of service to customers, low service coverage, and lower income for PAM Tirta Mangutama. For this reason, research was carried out using the administrative product compilation method and descriptive analysis was carried out. The study was carried out in order to identify the causes of the high percentage of NRW and to provide recommendations for policies and appropriate strategies for PAM Tirta Mangutama Badung Regency in order to control the high level of water loss. In 2020 and 2021, the cost of water with real NRW will be higher than the cost of water in effect at that time, so that in 2020 and 2021 PAM Tirta Mangutama cannot meet the full cost (unfull cost recovery). Based on the water balance in 2021, non-physical and physical water losses are far greater than water losses based on unbilled official consumption. Efforts to suppress the high percentage of NRW require strategic steps that are grouped into 3 programs, namely: short-term, medium-term, and long-term programs.

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)0,001
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 enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,213 · 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