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Enregistrement W2794879416 · doi:10.26877/e-dimas.v9i1.2255

Meningkatkan SDM Masyarakat Melalui Pelatihan Pambyawara di Pawiyatan Mangesti Budoyo dan Pawiyatan Manunggal Makarti Mulyo Desa Makamhaji Kartasura Sukoharjo

2018· article· id· W2794879416 sur OpenAlexaff
Dian Esti Nurati, Joko Pramono

Notice bibliographique

RevueE-Dimas Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat · 2018
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Character Development
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pendidikan non formal terutama Pusat Kegiatan Belajar masyarakat (PKBM) yang berada di wilayah Desa Makamhaji, dua di antaranya adalah Pawiyatan Pambyawara atau Pembawa Acara Mangesti Mulyo yang berlokasi di RW. 14 dan Pawiyatan Manunggal Makarti Mulyo yang berada di lingkungan RW. 15. Pawiyatan ini didirikan oleh tokoh-tokoh masyarakat di lingkungan kedua Rukun warga tersebut sekitar tahun 2000 yang lalu, hingga sampai sekarang telah berjalan selama kurang lebih 15 tahun. Masing-masing pawiyatan diikuti setiap angkatan kurang lebih 20 sampai dengan 30 warga masyarakat. Hasil survei di lapangan menunjukkan bahwa pada umumnya masyarakat kelurahan Makamhaji utamanya warga masyarakat di RW. 14 serta RW. 15, sangat mencintai budaya lokal khususnya budaya Jawa di bidang Pambyawara atau Pembawa Acara berbahasa Jawa dengan tata bahasa yang halus (kromo inggil) yang pada awalnya telah sejak lama diajarkan kepada para siswa yang mengikuti pelatihan (gladen) di Keraton Kasunanan Surakarta. Berdasarkan pada materi pelatihan di bidang Pambyawara, Macapat, dan Ngadi Busana yang selama ini secara sederhana telah dilakukan secara rutin, dengan dilakukannya kegiatan IbM ini mampu memberikan peningkatan kualitas materi pelatihan sehingga bermanfaat bagi para peserta pelatihan utamanya masyarakat di wilayah kegiatan IbM ini dilaksanakan. Harapan selanjutnya adalah agar masyarakat setempat mampu memiliki pengetahuan serta keterampilan tersebut secara profesional, sehingga pada akhirnya mampu dipergunakan sebagai profesi yang meningkatkan status sosial dan ekonomi yang bersangkutan.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,005

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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