Evaluasi Kekuatan Perkerasan Sisi Udara (Runway,Taxiway,Apron) Bandara Juanda Dengan Metode Perbandingan ACN-PCN
Bibliographic record
Abstract
Fasilitas sisi udara merupakan fasilitas pergerakan pesawat. Fasilitas ini harus memenuhi kekuatan struktur untuk melayani pergerakan pesawat-pesawat yang beroperasi sesuai dengan perencanaan. Tujuan dari penyusunan makalah ini adalah untuk menganalisis apakah perkerasan fasilitas sisi udara di Bandar Udara Juanda saat ini sudah memenuhi batas PCN yang dipersyaratkan atau belum. Analisis dilakukan dengan cara mengevaluasi kekuatan perkerasan runway, taxiway, dan apron eksisting menggunakan metode perbandingan PCN–ACN yang didapat dari pabrik pembuat pesawat, perhitungan dengan software COMFAA dan perhitungan dari Canadian Department of Transportation. Data yang digunakan adalah data pergerakan pesawat termasuk jumlah pergerakan tahunan dan tipe pesawat. Data kekuatan perkerasan sisi udara diperlukan untuk proses analisis. Hasil dari evaluasi menunjukkan B773 memiliki nilai ACN yang melebihi nilai PCN sebesar 50% untuk apron dan 25% untuk runway/taxiway. Besar kelebihan nilai ACN ini tidak mempengaruhi kekuatan struktural karena frekuensi pergerakan yang hanya 45 pergerakan per tahun. Dampak lain adalah pada fungsional perkerasan yang menunjukkan berkurangnya kekesatan runway dari hasil sand patch test.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".