Prioritas Penanganan Lokasi Rawan Kecelakaan (LRK) di Provinsi Sumatera Utara
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
Provinsi Sumatera Utara adalah provinsi ke lima dengan jumlah kecelakaan tertinggi setelahJawa Timur, Jawa Tengah, Jawa Barat, dan Sulawesi Selatan dengan jumlah korban meninggaldunia 1649 jiwa, korban luka berat 1759 jiwa, korban luka ringan 5897 jiwa, dan jumlahkerugian sebesar Rp.12.157.821.000,-. Begitu banyak lokasi kecelakaan yang terjadi berdasarkandata Polda Sumatera Utara. Oleh karena itu perlu dilakukan pemrioritasan penanganan lokasirawan kecelakan (LRK) di Provinsi Sumatera Utara. Jumlah kecelakaan dari 5335 kejadiankecelakaan kemudian dipilih menjadi 2587 kejadian berada di ruas Jalan Nasional, penyaringankejadian memenuhi kriteria ? 2 kejadian tiap lokasi menjadi 438 LRK, kemudian dilakukananalisis dengan metode angka ekivalen kecelakaan (AEK), tingkat kecelakaan (Tk), dan UpperControl Limit (UCL) sehingga diperoleh 52 LRK. Dengan penggabungan 24 lokasi tipikal danlokasi yang berdekatan maka dihasilkan 40 LRK. Selanjutnya 40 LRK tersebut disurvei rinci dandisusun Rencana Teknik Akhir yang lengkap termasuk Rencana Anggaran Biayanya. Padaakhirnya prioritas penanganan disesuaikan dengan dana yang tersedia.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.009 |
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