PEMANFAATAN DATA TROPICAL RAINFALL MEASURING MISSION PADA STASIUN HUJAN DI WILAYAH SUNGAI BENANAIN
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
Wilayah Sungai Benanain merupakan salah satu wilayah sungai yang berada di Pulau Timor. Sumber air yang berada pada wilayah sungai ini memiliki kontribusi yang sangat besar dalam pemanfaatannya bagi pemenuhan kebutuhan hidup masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh data curah hujan dari TRMM dan pos hujan yang dapat dipakai pada analisis hidrologi. Analisis ini dilakukan pada 26 data pos hujan yang dikunci oleh grid TRMM dengan resolusi 0,25° x 0,25°. Dalam setiap grid TRMM terdapat minimal 1 data pos hujan sehingga berdasarkan persebarannya pada penelitian ini terdapat 11 grid TRMM. Hasil yang diperoleh adalah nilai koefisien korelasi pada basis hujan bulanan sebesar 0,1143 – 0,8760. Nilai RMSE pada basis hujan bulanan sebesar 34,59 – 1102,86. Nilai error pada basis hujan harian maksimum tahunan (HHMT) sebesar 0,0610 – 1,3647. Nilai error pada basis hujan harian sebesar 0,0029 – 0,0463. Data curah hujan yang lolos uji karakteristik hujan rencana ialah data yang memiliki nilai R100/R2 antara 1,5–3,4 serta grafik lengkung faktor pertumbuhannya memiliki trend yang relatif sama dengan data hujan lainnya. Data satelit yang lolos uji karakteristik hujan rencana ialah yakni TRMM I, II, III, IV, V, VIII, IX, X dan XI. Pos hujan yang lolos uji karakteristik hujan rencana yakni Kaubele, Haliwen, Baurasi, Lahurus, Oekoni, Manufui, Uaba’u, Noemuti, Kesetnana, dan Oinlasi.
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 | 0.005 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.008 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it