PEMANFAATAN TEKNOLOGI DRONE GUNA MENDUKUNG TUGAS PENYELIDIKAN SATUAN ZENI TNI AD
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi merebak ke segala lini kehidupan. Hal tersebut juga menjadi tantangan dalam dunia militer, salah satunya yaitu pemanfaatan teknologi drone untuk melaksanakan penyelidikan, pemetaan, dan pengawasan wilayah dalam mendukung tugas penyelidikan bagi satuan Zeni TNI AD. Drone atau Pesawat Udara Tanpa Awak (Unmanned Aerial Vehicle, UAV). Pemanfaatan drone untuk mendukung tugas penyelidikan zeni karena kondisi pelaksanaan tugas penyelidikan zeni Satuan Zeni TNI AD masih dilakukan secara manual dan belum ada kebijakan penggunaan drone serta personel dan taktiknya yang belum disiapkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji keuntungan, tantangan, dan saran rekomendasi terkait pemanfaatan drone dalam mendukung tugas penyelidikan Satuan Zeni TNI AD. Penelitian menggunankan metode kualitatif dengan pengumpulan data melalui studi pustaka dan observasi lapangan yang dianalisis secara deskripsi analisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa reformasi teknologi drone di tubuh Satuan Zeni adalah keniscayaan yang harus segera diwujudkan karena dengan pemanfaatan drone akan menghemat waktu, lebih aman dan lebih akurat atas hasil penyelidikan zeni yang dilakukan oleh prajurit Zeni TNI AD.
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 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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".