PERENCANAAN PENINGKATAN DAYA DUKUNG PERKERASAN RUNWAY BANDARA INTERNASIONAL I GUSTI NGURAH RAI-BALI
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
Number (PCN) sebesar 83 F/C/X/T. Saat ini Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai-Bali, melayani beberapa tipe pesawat udara, salah satunya adalah pesawat Boeing 777-300ER yang memiliki Aircraft Clasification Number (ACN) sebesar 86. Nilai ACN yang lebih besar dari PCN ditengarai sebagai salah satu penyebab terjadinya kerusakan dan menurunnya daya dukung runway. Kajian kondisi perkerasan eksisting dan perencanaan untuk meningkatkan nilai PCN runway diperlukan untuk dapat melayani operasional sejenis pesawat Boeing 777-300ER sampai 10 tahun ke depan. Data-data yang dikumpulkan sebagai parameter dan variabel dalam menentukan kondisi dan merencanakan perkerasan runway yaitu persentase jenis dan persentase kerusakan, tebal lapis perkerasan runway, Nilai California Bearing Ratio (CBR), karakteristik pesawat udara dan annual departure. Hasil analisa menggunakan software FAARFIELD dan COMFAA mendapatkan Pavement Classificasion Index (PCI) runway Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai-Bali adalah 65,83 termasuk kondisi cukup (fair). Kondisi ini mengindikasikan bahwa runway Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai-Bali dalam keadaan kelelahan (fatique). Hasil analisis juga mendapatkan, untuk meningkatkan daya dukung runway sehingga mampu melayani pesawat sejenis Boeing 777-300ER sampai 10 tahun ke depan (sampai Tahun 2030), diperlukan tebal lapis tambahan (overlay) 10,41 cm. Overlay senilai tersebut menjadikan Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai-Bali memiliki runway dengan PCN 121 F/C/X/T.
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) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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