PENGEMBANGAN SKEMA PATEN PADA SISTEM INFORMASI HAK KEKAYAAN INTELEKTUAL LPPM UNIVERSITAS DHYANA PURA
Bibliographic record
Abstract
Menurut Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual Kementrian Hukum dan HAM, paten didefinisikan sebagai hak eksklusif penemu untuk membuat atau memberikan karyanya untuk dibuat di bidang seni untuk jangka waktu tertentu. Pada Universitas Dhyana Pura salah satu unit yaitu LPPM memiliki beberapa kegiatan yang meliputi pengelolaan Hak Kekayaan Intelektual ( HKI ). Pada Tanggal 22 April 2021 Universitas Dhyana Pura menerima Penguatan Sentra Hak Kekayaan Intelektual Kementrian Riset dan Teknologi / Bada Riset dan Inovasi Nasional Tahun 2021.Pada Sedangkan Sistem Informasi Pengenglolaan Hak Kekayaan Intelektual ( HKI ) pada LPPM hanya mencakup tentang Permohonan Hak Cipta. Selain itu diperlukan juga fasilitas pengajuan paten yang secara digitalisasi pada Universitas agar menunjang pengajuan paten yang masih minim. Selain Itu Penerimaan Insentif terkait Sentra HKI juga tidak dapat mencakup mengenai pengembangan sistem internal pada universitas Maka perlu dilakukan pengembangan skema paten pada sistem pengelolaan HKI pada LPPM universitas Dhyana Pura yang dapat menampilkan laporan terkait permohonan hak paten serta dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Dengan pengembangan skema paten pada sistem tersebut dapat memberikan kemudahan, kecepatan dan ketepatan dalam pengolahan Data dapat terlaksana sehingga diharapkan dapat membawa kemajuan dalam pelayanan permohonan dan pengelolaan hak paten pada LPPM Universitas Dhyana Pura
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.120 | 0.052 |
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".