Profil Desa Wisata Samiran di Lereng Merbabu-Merapi Kecamatan Selo Kabupaten Boyolali Propinsi Jawa Tengah
Notice bibliographique
Résumé
Desa Wisata Samiran sudah dirintis sejak tahun 2006, berada di dataran tinggi lereng Merbabu-Merapi atau di lembah Gunung Merbabu-Merapi memiliki panorama alam yang indah dan udara sejuk. Secara administrasi berada diwilayah Kecamatan Selo Kabupaten Boyolali Propinsi Jawa Tengah, mempunyai luas 663,329 ha dengan elevasi 1.400-2.550 m dpl, jenis tanah andosol/andisols (lereng Merbabu) dan regosol/entisols (lereng Merapi). Dataran tinggi dengan tanah andosol secara agroklimat cocok/sesuai untuk pengembangan beraneka agrowisata, yaitu : tanaman perkebunan (teh dan kopi Arabika), tanaman buah (tledung, apel dan jeruk), tanaman hias, serta sayuran. Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk perintisan pendampingan pada kelompok tani di Desa Wisata Samiran. Jenis kegiatan yang dilakukan adalah pengumpulan data/informasi yang berkaitan dengan “Profil Desa Wisata Samiran”, yaitu meliputi : (1) pengumpulan data/informasi kondisi agroklimat dan jenis usahatani; (2) pengumpulan data/informasi keberadaan dan kegiatan kelompok tani; serta (3) pengumpulan data/informasi keberadaan obyek wisata di wilayah Desa Wisata Samiran. Target dari kegiatan pengabdian ini diperoleh Profil Desa Wisata Samiran yang nantinya dapat digunakan sebagai data dasar untuk pengembangan agrowisata di Desa Wisata Samiran, khususnya sebagai peningkatan atensi akademisi program pendampingan/pengabdian masyarakat dari Grup Riset Pengelolaan DAS dan Agroekosistem, Fakultas Pertanian Universitas Sebelas Maret, serta para pihak yang berminat.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».