Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Tingkat Penggunaan Sosial Media Dimasa Pandemi Menggunakan Metode Backpropagation
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
Pada masa pandemi Covid-19 saat ini sangat berpengaruh oleh perkembangan zaman dan teknologi yang semakin canggih dan semakin banyak masyarakat dituntut untuk menggunakan alat komunikasi berbasis online untuk mencegah terjadinya penyebaran Covid-19 dan kerumunan masyarakat. Alat komunikasi yang saat ini banyak digunakan oleh masyarakat setempat adalah handphone dan laptop serta harus tersedia juga jaringan internet agar dapat mengakses pekerjaan dan sebagai media pembelajaran online dimasa pendemi saat ini. Akan tetapi, karena banyaknya media elektronik maka banyak juga penggunaan sosial media yang digunakan oleh masyarakat, dan pelajar. Oleh karena itu perlu adanya suatu tindakan untuk memprediksi tingkat penggunaan sosial media apa saja yang digunakan oleh masyarakat dan pelajar saat ini.
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.006 | 0.007 |
| Research integrity | 0.000 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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