Bibliographic record
Abstract
Jalan adalah suatu prasarana transportasi darat yang melayani perpindahan orang dan barang secara aman, nyaman, dan ekonomis dari satu tempat ke tempat lain. Perkembangan pertumbuhan penduduk menyebabkan berkurangnya jaringan jalan akibat pertambahan jumlah kendaraan yang terus bertambah setiap tahunnya dari 10% menjadi 55% per tahun, tidak sebanding dengan pertambahan panjangnya. Dari jalan. hanya sekitar 1,9% per tahun, agar pembutan jalan sesuai dengan ketentuan dan agar jalan yang baru dibangun tidak mudah rusak dengan test kepadatan pada lapisan pondasi jalan,metode yang digunakan adalah sandcone adalah metode uji kepadatan dilapangan dengan cara menggunakan Pasir Ottawa untuk menjadi parameter dari kepadatan tanah tersebut. Pasir ini memiliki sifat bersih, kering, keras dan dapat mengalir bebas ke sela-sela karena tidak mengandung zat pengikat. Pasir Ottawa yang di gunakan untuk pengujian ini adalah pasir yang lolos pada saringan nomor 10 dan bertahan pada saringan nomor 200. Pengujian yang di uraikan butiran tanah serta batuan diameternya kurang dari 5 cm. Yang sesuai pada kepadatan lapangan adalah berat kering persatuan isi,Kepadatan yang di peroleh dari setiap titik harus memenuhi syarat yaitu > 100 % ,juga kadar air harus terpenuhi yaitu 6,0% – 6,4% yang dimana kadar air minimal adalah 6,0% dan maximal 6,5%, Agar didapatkan kepadatan yang sesuai dengan ketentuan AASHTO T 191-96
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".