Strategi Pengelolaan Jalan Kolektor Berdasarkan Kondisi Fungsional Jalan Dengan Menggunakan Quantunm Geographic Information System (QGIS)
Notice bibliographique
Résumé
Kerusakan jalan secara umum merupakan keadaan bangunan jalan yang tidak berfungsi,seperti segi teknis manfaat,keselamatan.Kerusakan jalan salah satu faktor menyebabkan kemacetan dan kecelakaan di berbagai ruas jalan.Penelitian ini menentukan tingkat kerusakan jalan berdasarkan kondisi fungsional jalan serta strategi pengelolaan jalan kolektor berdasarakan fungsional jalan dengan ini perlu adanya system infomasi geografis yang actual dalam penentuan titik-titik kerusakan pada jalan kolektor. \nHasil penelitian ini menunjukkan tingkat kerusakan jalan pada kecamatan Maulafa Kota Kupang dari 17 ruas yang ada pada daerah tersebut memiliki 6 ruas jalan tingkat kerusakan jalan berdasarkan hasil analisa menggunakan surface distress index (SDI) pada kecamatan jalan mengalami kerusakan yaitu Jln.Amabi, Ruas 3 Jln .H.R.Koroh, Jln Oe’ekam, Ruas 2 Jln Adisucipto, Ruas 3 Jln Adisucipto, Ruas 4 Jln Adisucipto.Pada ruas jalan yang tidak mengalami kerusakan memiliki 11 ruas jalan pada kecamatan Maulafa yaitu Jln Hti Maulafa, Jln Soeharto, Ruas 1 Jln H.R.Koroh, Jln Btn Kolhua, Jln Fetor Funay, Ruas 1 Jln Fetor Funay, Ruas 2 Jln Fetor Funay, Jln Bougenvile, Jln Taebenu dan Ruas 1 Jln Adisucipto. \nPenelitian ini menggunakan Quantum Geographic Information Sistem (QGIS) agar masyrakat dapat mengetahui titik penyebaran dan informasi keadaan jalan, serta strategi yang digunakan pada kondisi kerusakan jalan pada daerah kecamatam Maulafa Kota Kupang.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».