FAKTOR PENGHAMBAT KERAJINAN ANYAMAN TANGAN DI PERBATASAN SAJINGAN BESAR DALAM MENGHADAPI MASYARAKAT EKONOMI ASEAN
Notice bibliographique
Résumé
Salah satu kerajinan anyaman tangan Kalimantan Barat berasal dari perbatasan Sajingan Besar Kabupaten Sambas, kerajinan anyaman tangan tersebut merupakan warisan secara turun temurun yang membutuhkan pembinaan melalui inovasi dari regenerasi baru. Metode penelitian ini menggunakan analisis kualitatif, peneliti melakukan wawancara dari berbagai informan dan mengumpulkan data sekunder dari instansi terkait. Hasil penelitian menunjukkan terdapat dua faktor penghambat pengembangan kerajinan anyaman tangan di wilayah perbatasan Sajingan Besar Kabupaten Sambas dalam menghadapi Masyarakat Ekonomi ASEAN yaitu: 1) pola pikir masyarakat kurang inovatif dikarenakan kurangnya lembaga pendidikan dan pembinaan anyaman kerajinan untuk masyarakat sehingga kerajinan anyaman tangan sulit berkembang. Rendahnya kualitas sumber daya manusia membuat pelaksanaan Masyarakat Ekonomi ASEAN tidak terlalu dirasakan oleh masyarakat perbatasan Sajingan Besar Kabupaten Sambas; 2) pemasaran produktifitas kerajinan anyaman tangan terkendala karena belum diresmikannya Pos Lintas Batas Negara Aruk di Kabupaten Sambas sehingga produk kerajinan anyaman tangan di wilayah perbatasan Sajingan Besar Kabupaten Sambas sulit bersaing dalam menghadapi Masyarakat Ekonomi ASEAN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».