PEMILIHAN PRAJURIT TERBAIK DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCES
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.
Notice bibliographique
Résumé
Perkembangan teknologi informasi saat ini sangat pesat, hal ini dimanfaatkan oleh instansi pemerintah, perusahaan swasta maupun organisasi yang lain dalam upaya menjadikan instansi atau perusahaan yang dikelolanya menjadi lebih baik. Termasuk Instansi Militer juga dapat memanfaatkan kemajuan tersebut guna meningkatkan kinerja organisasi, sehingga siap dalam menghadapi persaingan global yang semakin ketat. Dalam menghadapi persaingan tersebut, maka dibutuhkanlah personel militer yang memiliki kinerja, maupun kualitas yang baik. Tujuan dari penelitian ini agar dapat dijadikan bahan pertimbangan bagi pimpinan dalam memilih prajurit terbaik yang terbaik di satuan Detasemen Domontrasi dan Latihan Akademi Militer. Metode yang digunakan menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan Analytical Hierarchy Proces (AHP), kriteria-kriteria yang digunakan adalah kedisiplinan, nilai Uji Terampil Perorangan (UTP), Nilai Uji Terampil Jabatan (UTJ), Kemampuan Menembak, dan Kesemaptaan jasmani merupakan kemampuan yang harus dimiliki oleh setiap prajurit. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat menyajikan hasil yang relatif kompetitif, bisa menyajikan hasil perangkingan yang dapat diajukan kepada Pimpinan Satuan di lingkungan Akademi Militer untuk dijadikan pertimbangan, dalam memutuskan prajurit yang akan dipilih untuk menjadi Prajurit terbaik.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 découle