DESAIN DAN PEMILIHAN BAHAN PADA HELM WAJAH TERBUKA DENGAN SISTEM AIRBAG DARI GFRP / EPP / NYLON
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Helm merupakan perangkat yang wajib digunakan saat mengendari sebuah sepeda motor. Helm akan melindungi atau mengurangi dampak dari benturan ke kepala. Menggunakan helm adalah salah satu cara preventif dalam berkendara. Namun, perlindungan dari helm belumlah maksimal. Maka dari itu kami melakukan sebuah penelitian mengenai Helm dengan menggunakan Airbag System. Helm ini akan berkerja saat terjadi benturan yang keras dari belakang maupun pergerakan leher.Airbag ini tidak akan mengembang jika hanya terjadi crash tunggal. Helm ini berkerja menggunakan System yang terpisah dari helmnya. Pada bagian helm terdapat airbag dan gas untuk mengembangkan airbag-nya, serta sensor untuk menerima perintah. Material yang digunakan pada Helm ini ialah Glass Fiber Reinforced Polymer (GFRP) untuk cangkangnya, Expanded Polypropylene (EPP) untuk cangkang bagian dalam, dan Nylon 6,6 untuk airbag. Airbag akan mengembang pada bagian leher hingga pundak. Pada system yang terpisah dari helm ini berisi sistem yang akan membaca situasi berkendara. Sistem ini bisa membedakan situasi kecelakaan yang terjadi. Bila sistem membaca telah terjadi kecelakaan, maka sistem akan mengirimkan sensor untuk mengembangkan gas dihelm. Helm Open Face dengan Airbag System, sensornya bekerja sekitar 0,15 detik setelah terjadi crash.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.002 |
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 it