Bibliographic record
Abstract
Pemanfaatan Teknologi dan Informasi dalam pengembangan suatu bisnis sangat diperlukan pada zaman milenial sekarang ini, dengan adanya sentuhan teknologi maka bisnis atau usaha dapat bertahan dan berkembang menjadi lebih baik. Sementara mereka yang tetap bertahan menggunakan cara tradisional, maka akan tergerus oleh kemajuan teknologi itu sendiri. Salah satu contoh pengembangan bisnis digital adalah pemanfaatan sistem informasi digital dalam promosi rumah kost dan kontrakan yang ada di wilayah Kabupaten Kuantan Singingi (Teluk Kuantan) Riau. Sehingga dengan adanya sistem ini para pemilik rumah kost dan kontrakan dapat mempromosikan huniannya melalui sistem informasi yang dibangun. Sistem ini menawarkan kemudahan bagi sipencari rumah kost dan kontrakan untuk melakukan penyewaan. Begitu juga dengan pemilik kost, maka dengan mudah menawarkan rumah kost dan kontrakan yang dimiliki agar dapat disewa dan dihuni oleh sipencari rumah kost, tentunya pembuat sistem juga akan mendapatkan keuntungan dari setiap transaksi yang dilakukan. Sistem informasi ini, memberikan gambaran jelas kepada si pencari rumah kost dan kontrakan dalam memilih hunian yang mereka lihat di halaman sistem informasi ini sesuai dengan selera dan kebutuhan mereka masing-masing.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.024 |
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".