PENGELOLAAN SAMPAH RUMAH TANGGA DESA SUKALUYU KARAWANG MELALUI REDUCE, REUSE, DAN RECYCLE GUNA MENDORONG PERILAKU HIDUP BERSIH DAN SEHAT
Notice bibliographique
Résumé
Sungai Citarum masuk ke dalam salah satu sungai terkotor di dunia versi Blacksmith Institute pada tahun 2013. Desa Sukaluyu adalah salah satu desa yang bersinggungan langsung dengan sungai citarum, dimana jumlah timbunan sampah yang tidak terangkut mencapai 24.761 m3/hari. menngetahui gambaran pengetahuan dan sikap masyarakat terkait program 3R. Tahapan persiapan dengan metode penyebaran kuesioner dan windshield survey, dan pelaksanaan dengan metode sosialisasi edukasi,429 kuesioner terkumpul menunjukkan sebesar 94% warga di desa Sukaluyu berada pada usia produktif dengan mayoritas warga tingkat pendidikan yang tinggi (79%), pengetahuan masyarakat sudah baik. pengetahuan dan sikap mengenai program pengolahan sampah di ligkungan juga menunjukkan potensi yang baik, bahkan warga bersedia kerja bakti (89.5%) dan sangat siap jika harus membayar iuran untuk pengolahan sampah (95.1%). Namun, warga yang belum terpapar sosialisasi tentang pengolahan sampah (45.9%)., serta edukasi melalui sosialisasi 3R. Program 3R di desa Sukaluyu Karawang masih belum berjalan dengan merata. Sehingga diharapkan semakin banyak penyuluhan dan pendampingan seputar program 3R demi terwujudnya citarum harum.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,007 |
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 ».