TEKNIK EVALUASI PEMELIHARAAN JALAN LINGKUNGAN KAWASAN AKADEMI MILITER MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
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
Jalan lingkungan merupakan jalan yang berfungsi melayani kawasan lingkungan tertentu dengan ciri perjalanan jarak dekat dan menghubungkan pusat kegiatan di dalam kawasan pemukiman. Setiap tahunnya jalan lingkungan memerlukan pemeliharaan dengan metode yang sistematis, modern, dan bersifat proaktif guna meminimalkan biaya pemeliharaan. Metode yang digunakan adalah geodatabase ArcGIS 9.2. Pengumpulan data menggunakan metode survei di lapangan merujuk pada Tata Cara Penyusunan Program Pemeliharaan Jalan. Hasil survei dimasukkan ke dalam attribute table pada ArcGIS, selanjutnya dilaksanakan penyusunan sistem manajemen basis data dalam bentuk geodatabase. Geodatabase tersebut ditampilkan dalam bentuk peta digital yang memperlihatkan kondisi jalan yang ada. Hasil dari penelitian menunjukan 21 ruas jalan lingkungan di Kawasan Akademi Militer Magelang seluruhnya termasuk dalam kategori pemeliharaan rutin dengan memperoleh nilai urut prioritas lebih dari tujuh (>7). Terdapat beberapa ruas jalan seperti zona/ruas jalan no 4, 7, 10, 11, 17 dan 18 yang mengalami penurunan kondisi jalan. Langkah pemodelan basis data kondisi jalan lingkungan menggunakan software ArcGIS 9.2 dirasakan mampu untuk memperbaiki beberapa kekurangan sistem lama. Penyusunan basis data jalan lingkungan ini juga menghasilkan data bereferensi keruangan (spasial) dan data teks (atribut) yang saling terintegrasi satu sama lain dan data dapat selalu diperbaharui dengan memasukan data baru ke dalam attribute table.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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