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Enregistrement W3210319092 · doi:10.29040/budimas.v3i2.3102

PELATIHAN PERENCANAAN SUMBER DAYA LOKAL DALAM MENYONGSONG KAWASAN INDUSTRI TERPADU BATANG

2021· article· id· W3210319092 sur OpenAlexaff
Putranto Hari Widodo, Suparno Suparno, Neli Hajar

Notice bibliographique

RevueBUDIMAS JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tujuan kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah untuk mengedukasi masyarakat tentang pentingnya perencanaan sumberdaya lokal dalam menyongsong Kawasan Industri Terpadu Batang dengan cara perencanaan, analisis dan peluang kerja di Kabupaten Batang. Metode pelaksanaan pengabdian kepada masyarakat ini dilakukan melalui penyampaian materi yang berkaitan dengan Sumber daya lokal mulai dari perencanaan sumber daya manusia, metode, informasi, dan peramalan PSDM sampai dengan proses perencanaan sumber daya manusia. Waktu pelaksanaan pelaksanaan pengabdian kepada masyarakat ini pada tanggal 6 Juni 2021 bertempat di Kantor Forum Komunikasi Peduli Batang (FKPB) di Jl. Raya Banyuputih-Limpung KM.1 RT 08 RW. 02, Lokojoyo, Ds. Banyuputih, Kec. Banyuputih, Kab. Batang. Hasil pengabdian kepada masyarakat ini menunjukkan bahwa masyarakat teredukasi baik dengan adanya kegiatan ini. Dimana yang semula masyarakat dalam melaksanakan sesuatu dilakukan secara tidak terencana hanya sebatas melihat apa yang biasanya umum terjadi menjadi paham dan sadar akan pentingnya suatu perencanaan dan pemanfaatan sumberdaya lokal secara optimal dalam mendukung potensi ekonomi lokal.
 
 Kata Kunci: sumber daya lokal, potensi ekonomi, kawasan industri terpadu Batang

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,243 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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