ADOPSI DAN IMPLEMENTASI KECAKAPAN LITERASI INFORMASI DAN LITERASI DIGITAL UNTUK AKSELERASI UMKM DI INDONESIA PASCA PANDEMI COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Almost all countries in the world are facing the Covid-19 pandemic, which is spreading so massively. Affecting various aspects of life and causing a domino effect in many sectors including the economy. Indonesia's economy worsened in the second quarter (Q2) 2020, negative 5.32 percent and only started to recover in the second quarter of 2021, positive 7.07% thanks to investment and increased household consumption. The MSME sector plays a significant and strategic role in supporting and is predicted to be the engine of economic recovery after the Covid-19 pandemic. The positive contribution of MSMEs to GDP before the pandemic could reach almost 60%. However, now in a condition full of uncertainty, it is necessary to strengthen various ideas, innovations and collaboration of various parties so that MSMEs can get out of pressure and support economic growth. This study will look at the potential for the adoption and implementation of digital literacy skills and information literacy by involving librarians (library institutions), academics, and literacy activists supporting MSMEs in contributing to economic recovery after Covid-19. This study uses a qualitative-descriptive approach in order to present a detailed description of the setting and literacy skills for MSME actors. This research is general in nature (generalization) with the scope of its location in Indonesia, without mentioning specific areas. Primary sources of research are obtained from literature studies, studies of various media and journal articles which are assumed to be able to capture the general condition of society. The results show that the idea of adopting and implementing digital literacy skills and information literacy for MSME actors has an urgency to be implemented immediately as a solution to the challenges of possible innovation (behavior) changes in the habits and operations of the MSME sector after Covid-19. Accelerate the transformation of MSMEs through strengthening the digital literacy and information literacy sectors to support MSME business functions (production, promotion, and marketing) after Covid-19.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 ».