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Enregistrement W3185887815 · doi:10.26740/ja.v7n1.p119-124

YOUTUBE SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN PENCEGAHAN DAMPAK PENYEBARAN VIRUS COVID19

2021· article· id· W3185887815 sur OpenAlexaff
Ariyanti Sarwono, Betanti Ridhosari, Imroatus Sholikhah, I Wayan Koko Suryawan

Notice bibliographique

RevueJurnal Abdi Media Pengabdian Kepada Masyarakat · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCOVID-19 Prevention and Impact
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anak-anak merupakan salah satu masyarakat yang rentan terhadap penularan virus selama pandemi COVID-19. Mencegah hal tersebut maka dilakukan pemberian edukasi ke masyarakat berupa penyuluhan melalui media YouTube. Tujuan dari penyuluhan ini adalah memberikan edukasi protocol kesehatan dalam menanggulangi virus COVID-19 dan pengurangan dampak lingkungan yang dikususkan kepada masyarkaat sasar. Masyarakat sasar dalam penyuluhan ini adalah anak-anak (n= 34) yang berada dalam kelompok program temani aku belajar Universitas Pertamina. Hasil pemberian video layanan masyarakat anak-anak sudah melakukan protocol kesehatan seperti mencuci tangan, menggunakan masker, dan membuang sampah masker dengan baik. Kebiasaan bermain diluar rumah masih menjadi masalah anak-anak sehingga hal ini perlu ditekan.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,020

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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