VERMIKOMPOS SAMPAH TANAMAN GULMA DANAU MENGGUNAKAN DECOMPOSER CACING TANAH UNTUK MENGHASILKAN PUPUK ORGANIK
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,011 |
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 découle