MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2977034096 · doi:10.24843/bum.2019.v18.i01.p16

VERMIKOMPOS SAMPAH TANAMAN GULMA DANAU MENGGUNAKAN DECOMPOSER CACING TANAH UNTUK MENGHASILKAN PUPUK ORGANIK

2019· article· id· W2977034096 sur OpenAlexaff
I.G. Suranjaya, Ni Luh Kartini, N.L.R. Purnawan, P.E. Suardana

Notice bibliographique

RevueBuletin Udayana Mengabdi · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology in Education and Learning
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsForestryHumanitiesArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kegiatan pemberdayaan masyarakat ini merupakan bagian Program Kemitraan Wilayah (PKW) yang bertujuan untuk alih teknologi dalam produksi vermikompos berbasis sampah dari tumbuhan gulma danau dengan menggunakan decomposer cacing tanah (Lumbricus rubelus) untuk menunjang pengembangan pertanian ramah lingkungan di seputaran danau Buyan desa Pancasari, Kecamatan Sukasada, Kabupaten Buleleng. Metode yang diterapkan dalam pemberdayaan masyarakat pada kegiatan program PKW adalah sebagai berikut: (1) Koordinasi dan sosialisasi secara partisipasif kepada masyarakat sasaran untuk merumuskan kegiatan yang akan dilaksanakan mulai dari perencanaan, operasional dan evaluasi; (2) Penyuluhan untuk membangun persepsi dan pemahaman masyarakat mengenai inovasi atau program yang ditawarkan; (3) Pelatihan dan simulasi mengenai terapan ipeks yang dialihkan bagi masyarakat; (4) Pendampingan yaitu pertemuan secara berkala antara pendamping dengan masyarakat sasaran hingga ipteks yang dialihkan dapat dilaksanakan secara mandiri oleh masyarakat. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa kegiatan pemberdayaan masyarakat dalam produksi vermikompos berbasis sampah tumbuhan gulma danau sebagai upaya menunjang pengembangan pertanian ramah lingkungan dapat berlangsung dengan baik dan lancar yang ditunjukkan dengan adanya partisipasi aktif dan daya adopsi ipteks yang tinggi dari masyarakat sasaran. Partisipasi aktif masyarakat sasaran dalam seluruh kegiatan alih teknologi ini cukup baik, yaitu sebesar 75%. Kemampuan adopsi ipteks dan inisiatif mitra untuk memproduksi vermikompos secara mandiri juga cukup baik, yaitu rata-rata diatas 65%.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBuletin Udayana MengabdiMême sujetBlockchain Technology in Education and LearningTravaux en français237 207