Implementasi Beton Precast dengan Konsep Green Building pada Pembangunan Rumah Literasi untuk Masyarakat
Bibliographic record
Abstract
Artikel ini menjelaskan tentang implementasi beton precast menggunakan konsep green building yang diterapkan pada pembangunan rumah literasi. Penelitian ini bertujuan untuk mendesain bangunan menggunakan beton precast dengan konsep green building, menghitung rencana anggaran biaya, dan menganalisis waktu pekerjaan bangunan rumah literasi. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimental laboratorium computer dengan menggunakan bantuan software Autocad untuk desain dan Microsoft Excel untuk perhitungan biaya dan waktu. Konsep green building yang diterapkan dalam pembangunan rumah literasi yaitu penggunaan kaca low-e, dan penggunaan lampu automatic motion sensor. Bangunan ini memiliki luas 144m2. Hasil dari penelitian ini total rencana anggaran biaya keseluruhan yaitu Rp529.059.015. Sedangkan waktu pekerjaan didapatkan 66 hari atau 3 bulan. Pada penelitian ini diharapkan luaran yang menunjukkan bahwa penggunaan beton precast dalam pembangunan adalah pilihan yang lebih disarankan. Hal ini dapat mengurangi anggaran biaya, mengurangi dampak lingkungan, meningkatkan efisiensi konstruksi, dan mencapai tujuan pembangunan berkelanjutan. Kata kunci: rumah literasi, beton precast, green building
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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.072 | 0.025 |
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".