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Enregistrement W3207199555 · doi:10.18196/ppm.26.545

Pemanfaatan Sumber Air Tak Terpakai Untuk Kesejahteraan Masyarakat Di Dusun Brengosan, Kabupaten Sleman

2021· article· id· W3207199555 sur OpenAlexaff
Yashinta Farahsani, Novi Caroko, Harini Sosiati

Notice bibliographique

RevueProsiding Seminar Nasional Program Pengabdian Masyarakat · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal Management and Development
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryHumanitiesPhysicsPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Program KKN PPM ini bertujuan untuk membentuk masyarakat yang mandiri dan sadar lingkungandalam memanfaatkan sumber daya alam yang ada di sekitarnya, serta meningkatkan kesejahteraanmasyarakat dalam peningkatan ekonomi dengan memanfaatkan hasil produksi domestik daerahtersebut. Program KKN PPM ini dilaksanakan di dusun Brengosan, Desa Donoharjo, KecamatanNgaglik, Kabupaten Sleman. Salah satu permasalahan yang muncul di dusun ini adalah terdapatsumber air yang belum dimanfaatkan secara maksimal oleh warga. Oleh sebab itu, target dalamprogram KKN PPM ini adalah pemberdayaan masyarakat dalam kegiatan pendistribusian air yangakan bermanfaat untuk mendukung kebutuhan pokok dan kebutuhan tambahan seperti mencuci,mandi, dan pemanfaatan yang lain. Demi mewujudkan hal ini, perlu adanya kerjasama antarapengurus dan masyarakat sehingga terbentuk komunikasi yang baik dan program kerja dapat berjalandengan baik dan efektif. Manfaat dari kegiatan ini di kemudian hari adalah masyarakat tidak lagikekurangan air saat musim kemarau. Metode yang digunakan untuk pelaksanaan program ini adalah1) sosialisasi kepada warga terkait program distribusi air dari sumber air, ke tower, lalu dialirkan kerumah-rumah warga, 2) memberikan pendampingan dalam proses pipanisasi. Untuk mengawaliprogram ini, tim KKN PPM membuat peta jalur pipa yang terhubung ke rumah-rumah warga. Setelahitu, program pipanisasi dalam dilakukan dan dapat dikembangkan sendiri oleh warga setelah programKKN PPN berakhir.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,007

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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