Bibliographic record
Abstract
Kewaspadaan dibutuhkan hampir dalam semua aktivitas sehari-hari kita, baik belajar, bermain, maupun bekerja, terutama pada pekerjaan yang menuntut kewaspadaan tinggi, seperti pengendara kendaraan bermotor. Dengan konsentrasi optimal, kewaspadaan dapat ditingkatkan. Kopi merupakan salah satu minuman yang paling banyak dikonsumsi oleh hampir seluruh masyarakat di dunia, bahkan melebihi minuman soda. Para pelajar dan pekerja meminum kopi untuk membantu meningkatkan kewaspadaan, sebab kopi dapat meningkatkan konsentrasi. Penelitian di Universitas Alberta, USA membuktikan bahwa kopi meningkatkan konsentrasi dan kewaspadaan. Tujuan penelitian untuk mengetahui pengaruh kopi terhadap kewaspadaan pada pria dewasa. Penelitian dilakukan terhadap 30 orang subjek penelitian berusia 18-25 tahun. Kewaspadaan dites menggunakan Jhonson Pascal Test, dengan mencocokkan huruf-huruf dalam dua tabel. Data yang diukur adalah waktu yang dibutuhkan untuk mencocokkan huruf-huruf dalam dua tabel tersebut ditambah tiga kali banyaknya kesalahan. Analisis data menggunakan uji “t” berpasangan dengan α = 0,05. Hasil penelitian, rata-rata waktu yang dibutuhkan setelah minum kopi 107,7667 detik, hasil ini lebih singkat dibandingkan rata-rata waktu yang dibutuhkan sebelum minum kopi yaitu 131,1 detik, yang perbedaannya sangat signifikan (p = 0,000). Kopi dapat meningkatkan kewaspadaan pada pria dewasa.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.005 |
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".