PELATIHAN USAHA DESA MELALUI PENGOLAHAN IKAN KATOMBO DI DESA AENG BATU-BATU KECAMATAN GALESONG UTARA KABUPATEN TAKALAR SULAWESI SELATAN
Notice bibliographique
Résumé
Kabupaten Takalar merupakan salah satu kabupaten yang berada di provinsi Sulawesi Selatan. Kabupaten Takalar dekat dengan hamparan laut, hal ini menjadikan kabupaten Takalar kaya akan hasil laut dengan berbagai macam jenis ikan yang sangat mudah didapatkan di daerah ini. Pemanfaatakan kekayaan alam perlu dilakukan agar dapat dikembangkan untuk menjadi berbagai jenis usaha yang dapat dilakukan oleh masyarakat. Salah satu jenis ikan yang mudah didapatkan didaerah desa Aeng Batu-batu Kabupeten Takalar yaitu ikan jenis katombo. Ikan ini dapat diolah menjadi makanan yang menarik dan bernilai ekonomis. Diolah dengan bahan yang mudah didapatkan kemudian dikemas secara menarik dan dapatkan disajikan dalam berbagai variasi produk diantaranya produk kripik, yang dapat nikmati konsumen. Metode yang dilakukan dalam kegiatan pengabdian masyarakat terdiri dari observasi awal untuk peninjauan lokasi serta pengajuan izin kegiatan. Kemudian menyiapkan bahan-bahan untuk pelaksanaan kegiatan. Pada tahapan kegiatan terdiri dari penyajian materi wirausaha, tata cara perzinan usaha, dan praktik pengolahan ikan katombo menjadi kripis diakhiri dengan pengemasan produk. Hasil pelaksanaan kegiatan yaitu peserta yang hadir dalam kegiatan ini yaitu 30 orang ibu-ibu yang merupakan penduduk Aeng Batu-batu. Peserta memporelah motivasi berwirausaha, kemudian mengetahui proses pengajuan usaha, dan dapat mengahsilkan produk dari olahan ikan katombo menjadi kripik. Kata Kunci : Pelatihan Usaha Desa, Ikan Katombo, dan Desa Aeng Batu-batu
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 ».