PENDAMPINGAN ONLINE DALAM JARINGAN (DARING) SERTIFIKASI KOMPETENSI TENAGA KERJA KONSTRUKSI PADA MASA PANDEMI COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG
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
Kompetensi tenaga kerja kontrusi sadah semakin berkembag dengan ditetapkannya kebijakan. peningkatan kualitas dan kuantitas sertifikasi kompetensi tenaga kerja memang sangat penting serta membutuhkan pelaksanaan sertifikasi yang benar-benar objektif, tepat tujuan, sasaran, akuntabilitas dan bermanfaat baik secara teknis maupun administratif. Permasalahannya yaitu kurangnya informasi, minimnya pengetahuan lemahnya daya tarik dan kurangnya pembinaan serta pendampingan. Metode yang digunakan dalam pelaksanaan yaitu metode standarisai kompetensi tenaga kontruksi. Langkah yang dilakukan yaitu tahap persiapan, tahap pengguanan perangkat, tahap evaluasi. Dari pelaksaan dapat disimpulkan 1). peningkatan sumber daya manusia (SDM) terutama pengetahuan praktis konstruksi berbasis informasi dan data internet (Daring) kepada peserta, dimasa pandemik covid-19 ini (Mahasiswa / SMK, Pekerja Konstruksi, masyarakat,tukang dan mandor) uji kompetensi tenaga kerja konstruksi di random pada kabupaten/kota di propinsi Lampung. 2) Membantu masyarakat konstruksi untuk dapat lebih efektif (lulus uji) dan sadar akan kebutuhan sertifikasi kompetensi tenaga kerja sesuai dengan amanat UU No.2 Tahun 2017 tentang Jasa Konstruksi terkhusus di propinsi Lampung.3) Membantu kinerja pemerintah dalam hal ini Balai Besar Pembinaan Jasa Konstruksi Wilayah Sumatera Bagian Selatan dan LPJK Daerah Lampung dalam percepatan kualitas dan kuantitas Kompetensi Tenaga Kerja Konstruksi.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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