Notice bibliographique
Résumé
WHO menetapkan bahwa Covid-19 adalah pandemi. Sejak itu pula Negara-negara di belahan dunia di hantui oleh kecemasan. Saat ini dunia sedang dalam kondisi yang tidak teratur. Terjadi kekacauan dalam berbagai hal apapun, termasuk dalam mengimplementasikan bela Negara di era pandemic covid-19 ini. Konsep bela negara dapat diartikan secara fisik dan non-fisik, secara fisik dengan mengangkat senjata menghadapi serangan atau agresi musuh, secara non-fisik dapat didefinisikan sebagai segala upaya untuk mempertahankan negara dengan cara meningkatkan rasa nasionalisme, yakni kesadaran berbangsa dan bernegara, menanamkan kecintaan terhadap tanah air, serta berperan aktif dalam memajukan bangsa dan Negara. Survey ini bertujuan untuk mendeskripsikan pemahaman warga negara tentang implementasi atau penerapan bela negara di era pandemi Covid-19. Metode penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif dengan pengumpulan data dari artikel, jurnal maupun perpustakaan. Kesimpulan dalam hal mengimplementasikan bela negara yaitu Mematuhi semua kebijakan yang telah pemerintah keluarkan dalam penanganan Covid-19, Mendukung UMKM, Apabila ada tetangga atau masyarakat sekitar yang terkena Covid-19, maka kita tidak boleh mengucilkannya, Meningkatkan kesadaran diri untuk mematuhi protokol kesahatan dalam mengatasi pandemi Covid-19 dan Tidak menyebarkan berita hoax atau berita yang tidak benar.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».