bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Sistem Informasi Penjualan Makanan Dan Minuman Di Wejie Kopi Berbasis Web
Authors: Rismaniah Rismaniah , Widianto Kudiantoro , Setiyorini Tyas 
Published: May 2021

Abstrak: Wejie Kopi adalah sebuah usaha di bidang kuliner yang terletak di Kalisari, Jakarta Timur tempat bersantai yang cocok untuk kalangan anak muda. Sistem order secara manual pada suatu restoran atau kafe dapat menimbulkan beberapa masalah. Masalah pada Wejie Kopi yakni sering terjadinya customer menunggu terlalu lama umtuk mendapatkan menu pemesanan karena harus menunggu pelayan memberikan menu pemesanan. Maka didalam menyelesaikan masalah tersebut diusulkan dalam merancang sebuah sistem dimana dalam pemesanan menu dilakukan oleh customer menggunakan web dimaksudkan agar customer dapat langsung melihat menu pada sebuah restoran. Dalam perancangan web menggunakan Metode Waterfall dan menggunakan pemrograman PHP serta format database MySql. Dengan perancangan sistem ini diharapkan perusahaan akan memperoleh beberapa kemudahan dalam proses transaksi yang ada di Wejie Kopi.
Kata kunci: penjualan makanan dan minuman, PHP, mysql, waterfall
Abstract: Abstract: Wejie Kopi is a culinary business located in Kalisari, East Jakarta, a place to relax which is suitable for young people. The manual ordering system for a restaurant or cafe can cause some problems. The problem with Wejie Kopi is that customers often wait too long to get an order menu because they have to wait for the waiter to give the order menu. So in solving this problem it is proposed to design a system where the menu ordering is done by the customer using the web so that the customer can immediately see the menu at a restaurant. In web design using the Waterfall method and using PHP programming and MySql database format. By designing this system, it is hoped that the company will find several facilities in the transaction process at Wejie Kopi.
Keywords: food and beverage sales, PHP, mysql, waterfall.
Model Latent Dirichlet Allocation Pada Perilaku Siswa Menggunakan Media Pembelajaran Daring
Authors: Prakerti Aqila Intan , Claresta Avelyna Ferariya , Kafif Ibrahim Muhammad Rasyid , Rakhmawati Nur Aini 
Published: May 2021

Abstrak: Indonesia saat ini sedang dihebohkan dengan yang namanya sekolah Daring. Dimana yang seharusnya sekolah adalah tempat untuk guru dan siswa mengajarkan ilmu dari pendidikan hingga perilaku secara tatap muka dan sekarang karena keadaan yang tidak bisa dihindari maka harus dilakukannya pembelajaran secara online yaitu dengan alat perantara. Permasalahan diambil dari banyaknya siswa sudah mempunyai alat komunikasi yaitu handphone dan berbagai media sosial yang sudah dikuasai seperti Instagram. Dengan maksud untuk menganalisa siswa khususnya di Indonesia, sikap apa yang diambil ketika siswa menggunakan Instagram ketika sedang berlangsungnya pembelajaran secara daring. Didapatkan hasil ketika melakukan Teknik crawling data untuk mendapatkan teks atau caption dari penggunaan hashtag sekolah daring yaitu 120 post dalam keadaan sudah terseleksi dari yang bukan post dari siswa. Bentuk analisa untuk pengolahan data yang sudah didapat menggunakan model Latent Dirichlet Allocation (LDA) yaitu untuk menemukan topik yang mendominasi dari hashtag yang digunakan dengan penambahan fitur Stopword untuk kata yang tidak diperlukan. Hasil akhir dari analisa tersebut terdapat 4 topik yang dominan dan dimayoritasi oleh siswa yang mendapatkan penugasan dari sekolah seperti pelajaran biologi.

Kata kunci: Instagram, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Pembelajaran Daring,

Abstract: Indonesia is currently being shocked by the named school Online. Where the school should be a place for teachers and students to teach knowledge from education to face-to-face behavior and now because of circumstances that cannot be avoided,learning must be carried out online, namely with an intermediary tool. The problem is taken from the number of students who already have communication tools, namely mobile phones and various social media that have been mastered such as Instagram. With a view to analyzing students, especially in Indonesia, what attitudes are taken when students use Instagram when learning is taking place online. Obtained results when performing techniques crawling data to get text or captions from the use hashtags, of online school namely 120 posts in a selected state from non- posts student. The form of analysis for processing the data that has been obtained uses the model, Latent Dirichlet Allocation (LDA) which is to find the dominant topic of the hashtags used by adding the feature Stopword for unnecessary words. The final result of the analysis, there are 4 topics that are dominant and are majored by students who get assignments from schools such as biology lessons.

Keywords: E-Learning, Instagram, Latent Dirichlet Allocation (LDA).
The half-order energy balance equation – Part 2: The inhomogeneous HEBE and 2D energy balance models
Authors: Lovejoy Shaun 
Published: May 2021

Abstract. In Part 1, I considered the zero-dimensional heat
equation, showing quite generally that conductive–radiative surface
boundary conditions lead to half-ordered derivative relationships between
surface heat fluxes and temperatures: the half-ordered energy balance
equation (HEBE). The real Earth, even when averaged in time over the
weather scales (up to ≈ 10 d), is highly heterogeneous. In
this Part 2, the treatment is extended to the horizontal direction. I first consider a homogeneous Earth but with spatially varying forcing on both a plane and on the sphere: the new equations are compared with the canonical 1D Budyko–Sellers equations. Using Laplace and Fourier techniques, I derive the generalized HEBE (the GHEBE) based on half-ordered space–time operators. I analytically solve the homogeneous GHEBE and show how these operators can be given precise interpretations. I then consider the full inhomogeneous problem with horizontally varying
diffusivities, thermal capacities, climate sensitivities, and forcings. For
this I use Babenko's operator method, which generalizes Laplace and Fourier
methods. By expanding the inhomogeneous space–time operator at both high and
low frequencies, I derive 2D energy balance equations that can be used for
macroweather forecasting, climate projections, and studying the approach
to new (equilibrium) climate states when the forcings are all increased and
held constant.
Future-making in Burkina Faso: ordering and materializing temporal relations in the Bagré Growth Pole Project
Authors: Hauer Janine 
Published: May 2021

Abstract. Visions for the future drive current practices and shape daily lives. Recently, the future has also become a ubiquitous theme in the social sciences. Starting from the observation that the future serves as an explanation and legitimization for the doings and sayings of different groups of actors involved in the Bagré Growth Pole Project in Burkina Faso, this paper offers an analysis of two instantiations of future-making. Based on 9 months of ethnographic fieldwork in Burkina Faso, I examine how the future is addressed and made by ordering and materializing temporal relations. In the first part, I focus on how the past–present–future triad is constantly cut, the past blanked and the future prioritized. I argue that this imperative of the future serves to silence contestations and conflicts from which possibly alternative futures could be derived. In the second part, I turn to the material dimension of future-making through infrastructure construction and maintenance. Infrastructuring in Bagré permanently alters landscapes and creates “as-if” spaces, thereby producing path dependencies that will channel future possibilities of living in the area. Shedding light on how specific futures are (un)made in practice provides a lens which may inform discussions about alternative and eventually more just futures.
Development of Empirical Dietary Inflammatory Pattern (EDIP) scores with Different Food Groups and Biomarkers
Authors: Guyonnet Emma , Amankwah Millicent , Chen Yalei , Martini Rachel , Davis Melissa , Newman Lisa 
Published: May 2021

Background: The empirical dietary inflammatory pattern (EDIP) is a hypothesis-driven dietary pattern used to assess the inflammatory potential of diet in the US population. Food-frequency questionnaire responses are used to build regression models comparing this dietary information to circulating inflammatory profiles, to help determine which food groups have more or less inflammatory potential on specific individuals. We will eventually use this tool in a cancer patient intervention to modify inflammation and improve chances of survival.
Methods: EDIP scores were calculated for 4 models from 24hr recalls reported by 67 women noncancer controls that had signed an informed consent prior to participation. The Luminex Human Chemokine Multiplex Assay was used to measure 11 chemokines and cytokines. As seen in previous studies, we first derived a model, EDIP-Limited (EDIP-L), by using a reduced rank regression model of all 17 food groups followed by a multivariable regression analysis to identify a dietary pattern that predicts concentrations of two inflammatory biomarkers: IL-6 and TNF-a. We derived a secondary EDIP score using a new model, EDIP-All Inclusive (EDIP-AI), which included the same 17 food groups to predict all 11 circulating biomarkers in our panel. Lastly, we developed two additional EDIP models to test how the biomarker predication may change when we regrouped our food variables from 17 to 14 groupings. EDIP-Limited New (EDIP-LN) used 14 new food groups derived from the same 24hr recalls, only predicting IL-6 and TNF-a. EDIP-All New (EDIP-AN) used those same 14 food groups with all 11 biomarkers.
Results: In this study, we optimize models for EDIP and report the differences in EDIP scores based on the inflammatory biomarkers and food groups used in analysis. Briefly, the components of EDIP-L were not significant. After including all the biomarkers, the components of EDIP-AI were: “fruit juice” (p = 0.0009), “snacks” (p = 0.0008), “leafy green vegetables” (p = 0.0074), “low-energy beverages” (p = 0.0098), “red meat” (p = 0.0038), “fruit” (p = 0.0002) and “whole wheat grains” (p = 0.0138). Similarly, after reorganizing our food items into 14 food groups, the components of EDIP-LN were not significant. However, components of EDIP-AN were: “fruit juice” (p = 0.0107), “snacks” (p = 0.0116) and “fruit” (p = 0.0026).
Conclusions: Findings demonstrate the EDIP scores differ based on the inflammatory biomarkers and food groups used in the analysis on the same noncancer controls. Depending on the methods used, an individual’s diet may be considered more pro- or anti-inflammatory. This study provides insight into the inflammatory potential of an individual’s diet and the factors that may affect how we calculate this potential.
Mise en place d'une méthode semi-automatique de cartographie de l'occupation des sols à partir d'images SAR polarimétriques
Authors: Moine Monique , Giraud Henri , Puissant Anne 
Published: May 2021

Les cartes d'occupation du sol produites à des résolutions spatiales et temporelles élevées constituent actuellement une ressource très importante pour beaucoup d'organismes privés ou publics. Le développement de méthodes de cartographie automatique, fiables et robustes basées sur la classification d'images satellites constitue ainsi un enjeu majeur. Dans ce cadre, l'imagerie radar apporte l'avantage de fournir des images de jour comme de nuit, et quelles que soient les conditions météorologiques. Plus récemment, l'exploitation des informations de rétrodiffusion fournies par les images SAR (Synthetic Aperture Radar) polarimétriques a permis d'étendre les possibilités apportées par l'imagerie radar. Dans cette étude, une carte d'occupation du sol a été produite sur une partie de la plaine d'Alsace et du massif vosgien à partir (1) de 76 paramètres polarimétriques extraits d'une image ALOS PALSAR en polarisation quadruple et (2) d'une méthode de classification orientée-objet. Plusieurs algorithmes de classification ont été testés et l'algorithme du plus proche voisin est ressorti comme donnant les meilleurs résultats. La méthode mise en place à l'avantage d'être semi-automatique et facilement reproductible. Neuf classes d'occupation du sol ont été cartographiées avec un taux de bon classement de 69%. Plus précisément, trois d'entre elles ont été très correctement détectées : la forêt, l'urbain et l'eau. D'autres classes ont été confondues du fait de la similarité de leur signature polarimétrique : les zones de vignobles, les prairies et les zones de cultures. Enfin, trois classes non visibles sur les données a priori et les images optiques de référence ont pu être identifiées sur l'image polarisée. Ces premiers résultats sont prometteurs pour la cartographie de l'occupation des sols à partir d'images SAR polarimétriques.
Approche d'estimation du volume-tige de peuplements forestiers par combinaison de données Landsat et données terrain Application à la pineraie de Tlemcen-Algérie
Authors: Bencherif Kada , Tadj Houari 
Published: May 2021

Une approche méthodologique s'appuyant sur la combinaison de données satellitaires et données de terrain est proposée pour l’estimation du volume-tige de peuplements forestiers hétérogènes ou peu homogènes. L'objectif est d'évaluer la disponibilité forestière, en inventoriant moins de 1% de la surface étudiée et avec une erreur max. de 15%. L'approche consiste en la réalisation de trois étapes principales : i) Analyse de la variance sur le volume-tige, ii) classification des données satellitaires et iii) Désignation et inventaire des pixels-échantillons. L'analyse et le calcul de la variance permet d'orienter les calculs du volume en fonction de sa variabilité dans les différentes strates de la forêt alors que la classification des données satellitaires vise à obtenir une stratification de la forêt. La troisième étape consiste en la sélection de pixels-échantillons sur l'image classifiée puis la géolocalisation, l'installation et le cubage des placettes-terrain correspondantes (même dimension spatiale que le pixel de l'image utilisée). Appliquée sur une futaie peu homogène de pin d'Alep (forêt de Tlemcen, Nord-Ouest algérien), l'approche a permis d'estimer un volume global sur pied du peuplement égal à 30 595 m3 m3±15.6% et ce en inventoriant 0.4% seulement de la surface totale. L'analyse de variance sur 12 placettes-échantillons a mis en évidence le caractère peu homogène de la forêt et la faible variabilité du volume-tige. Cependant, Elle fait apparaître aussi que la stratification apporte une légère amélioration à la précision (15.6%) contre 17.6% sans stratification. La classification supervisée d'une image Landsat (Mai 2002) par la méthode du maximum de vraisemblance (précision moyenne de 96%) a permis de stratifier la zone étudiée en six classes (forêt très dense, forêt dense, forêt claire, matorral, herbacées, autres). Pour chaque strate de forêt, le cubage complet de 4 placettes-échantillons comparables en dimension au pixel (30m—30m), a fourni le volume-tige moyen par pixel alors que la généralisation de celui-ci à l'ensemble des pixels a permis de déterminer le volume total de chaque strate. Vu les confusions générées par la classification supervisée au profit des objets pistes, routes et matorral, le volume global a été revu à la baisse (taux de réduction de 10%) et la valeur du volume total corrigé était de 27 535 m3±15.6%, une erreur, bien que non conforme à celle exigée par l'aménagement forestier (max ±10%), s'approche de celle généralement admise (une moyenne de ±15%) pour certains inventaires simplifiés.
Fusion tardive d'images SPOT-6/7 et de données multi-temporelles Sentinel-2 pour la détection de la tâche urbaine
Authors: Le Bris Arnaud , Wendl Cyril , Chehata Nesrine , Puissant Anne , Postadjian Tristan 
Published: May 2021

La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle tire en effet le meilleur parti des points forts géométriques et sémantiques de ces deux sources. Ce travail s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications calculées respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT-6/7. Ces deux sources sont d'abord classées indépendamment selon 5 classes, respectivement par forêts aléatoires et réseaux de neurones convolutifs. Les résultats sont alors fusionnés afin d'extraire les bâtiments le plus finement possible. Cette étape de fusion inclut une fusion au niveau pixellaire suivie d'une étape de régularisation spatiale intégrant un terme lié au contraste de l'image. Le résultat obtenu connaît ensuite une seconde fusion afin d'en déduire une tache urbaine : une mesure a priori de se trouver en zone urbaine est calculée à partir des objets bâtiments détectés précédemment et est fusionnée avec une classification binaire dérivée de la classification originale des données Sentinel-2.
Mise en œuvre d'outils open source pour le suivi opérationnel de l'occupation des sols et de la déforestation à partir des données Sentinel radar et optique : études de cas en Guyane et au Togo
Authors: Lardeux Cédric , Kemavo Anoumou , Rageade Maxence , Rahm Mathieu , Frison Pierre-Louis , Rudant Jean-Paul 
Published: May 2021

La télédétection est un outil particulièrement adapté pour le suivi de l'occupation des sols en général ; il est aussi particulièrement utilisé pour le suivi de la déforestation. De par l'envoi des satellites Sentinel-1 et Sentinel-2 via le programme Copernicus, la communauté dispose maintenant de données gratuites, avec des périodes de revisites temporelles réduites, permettant au plus grand nombre de suivre efficacement la dynamique d'occupation d'une zone d'étude. Ce papier présente une méthode de suivi de l'occupation du sol se basant sur la combinaison de deux approches s'appuyant sur des outils logiciels Open Source (QGIS, Orfeo ToolBox, python). Nous combinons tout d'abord le suivi de l'occupation du sol à une échelle de temps annuelle utilisant des données Sentinel-1 et Sentinel-2 puis une approche de suivi des changements liés à la déforestation à une échelle de temps bi-mensuelle à partir des données Sentinel-1. Les résultats obtenus démontrent la bonne synergie de ces approches, qui permettent d'utiliser de façon complémentaire les données optiques et radar. En vue de rendre accessible la méthode proposée, tous les outils Open source utilisés sont disponibles sur ce lien : http://remotesensing4all.net/index.php/2018/09/11/kit-dutilisation-des-donnees-radar-sentinel-1-lors-de-latelier-radar-du-foss4g-fr-2018-2/.
FORET D'ARBRES ALEATOIRES ET CLASSIFICATION D'IMAGES SATELLITES : RELATION ENTRE LA PRECISION DU MODELE D'ENTRAINEMENT ET LA PRECISION GLOBALE DE LA CLASSIFICATION
Authors: Matsaguim Nguimdo Cédric Aurélien , Tiomo Emmanuel D. 
Published: May 2021

Résumé:
En télédétection, il existe un grand nombre d'algorithmes permettant de classifier une image satellite. Parmi ces algorithmes de classification, la Forêt d'Arbres Aléatoires apparait comme particulièrement performant. Cette étude a pour objectifs d'évaluer (1) l'importance de la sélection des images pour le niveau de précision du modèle d'entrainement et (2) la nature de la relation qui existe entre le niveau de précision du modèle et celui de la précision globale de la carte thématique résultant de la classification de l'image satellite avec cet algorithme de classification. A partir d'une image Landsat 8 OLI prise au-dessus d'une zone de montagne tropicale : la région de l'Ouest Cameroun, 35 modèles ont été construits et testés. Les résultats montrent que le niveau de la précision globale des résultats de la Forêts d'Arbres Aléatoires est étroitement dépendant d'une part de la précision du modèle d'entrainement utilisé pour classifier l'image satellite, et d'autre part du choix des images utilisées pour entrainer ce modèle. De plus, la sélection de ces images est elle-même dépendante de la qualité des zones d'entrainement qui serviront à la construction du modèle. Il est donc important de mettre en accent particulier sur la qualité des données d'entrée afin de garantir des résultats satisfaisants avec cet algorithme.
Mots clés : Forêt d’Arbres Aléatoires ; précision ; modèle d’entrainement ; télédétection ; Cameroun
DÉTECTION DU CHANGEMENT DE L’ÉTALEMENT URBAIN AU BAS-SAHARA ALGÉRIEN : APPORT DE LA TÉLÉDÉTECTION SPATIALE ET DES SIG. CAS DE LA VILLE DE BISKRA (ALGÉRIE)
Authors: Dechaïcha Assoule , Alkama Djamel 
Published: May 2021

L’étalement urbain constitue un des problèmes majeurs que connaissant les oasis du Bas-Sahara algérien. Le suivi et la compréhension de son évolution spatiale demeurent une étape essentielle dans toute démarche de développement soutenable de la ville oasienne. Les autorités locales ne disposent pas d’outils appropriés, susceptibles d’être mis à jour régulièrement, pour leur permettre d’agir efficacement en matière de planification et d’aménagement spatial. La télédétection spatiale et les Systèmes d’Information Géographique (SIG) offrent des opportunités permettant de surmonter ces difficultés. La présente étude consiste en l’application d’une technique de détection du changement pour cartographier et quantifier l’étalement spatiotemporel de la ville de Biskra (Algérie) durant la période 1985 - 2000, en utilisant des images Landsat des années 1985, 2000 et 2015. La comparaison post-classification des cartes d’occupation du sol a révélé une croissance des surfaces bâties, allant jusqu’au-delà des limites communales en conurbation avec l’agglomération de Chetma, au détriment d’un recul progressif de la palmeraie. Cette dernière a subi un processus de morcellement et de mitage par le bâti, conduisant à la perte de l’identité oasienne de la ville. L’objectif de la présente étude est de mettre en évidence le processus de l’étalement urbain et les modifications d’occupation du sol qu’il engendre. Elle montre l’importance des méthodes de détection du changement pour la compréhension des formes d’urbanisation et l’évaluation de leurs impacts sur les écosystèmes oasiens.
Mots clés : Étalement urbain, ville oasienne, télédétection spatiale, SIG, détection du changement.
Apport de l'imagerie ALSAT2 pour la maintenance du cadastre steppique en Algérie
Authors: SEDDIKI Mohamed Akram , SOUIAH Sid Ahmed , GHODBANI Tarik , GUERROUDJ Abd El Halim , ZERGUI Fatiha , MILOUA Mohamed 
Published: May 2021

L’établissement du cadastre général en Algérie et la constitution du livre foncier ont été entrepris, dès 1977 et en premier lieu, dans les régions nord du territoire national, en zones rurales comme en zones urbaines, ainsi que dans les agglomérations des régions sud.
Ce projet porte sur un vaste territoire couvrant les zones dites ‘steppiques’ et s’inscrit dans un cadre de recherche de solutions techniques relatives à l’exploitation de l’imagerie du satellite ALSAT2 pour la maintenance des bases de données graphiques du cadastre steppique, cela, par la détermination des capacités informatives que possède cette image en matière d’identification des objets correspondant à une partie ou la totalité des propriétés foncières. Les informations extraites feront partie intégrante d’un Système d’Informations Foncières multi-sources SIF.