PENINGKATAN KESOLIHAN BERAGAMA MELALUI PROGRAM PESANTREN KILAT DI KAMPUNG PERLAK KECAMATAN TRIPE JAYA
Notice bibliographique
Résumé
KKN (Kuliah Kerja Nyata) merupakan salah satu bentuk pengabdian mahasiswa kepada masyarakat. Melalui KKN mahasiswa dapat memberikan bimbingan, arahan dan pelatihan kepada masyarakat terutama masyarakat kampung perlak kecamatan tripe jaya kabupaten gayo lues. Kondisi kampung perlak sangat baik walaupun kampung perlak merupakan kampung terakhir di kecamata tripe jaya. Namun demikian, suasana kampung perlak sangat membuat mahasiswa KKN kagum terhadap kesolihan beragama di kampung tersebut. Kampung Perlak juga memiliki empat tempat pengajian diantaranya dua pesantren dan dua TPA balai pengajian. Namun, setelah melakukan observasi didapati sejumlah anak-anak yang belum hafal doa sehari-hari sehingga mereka belum mampu untuk mengaplikasikannya dalam keseharian mereka. Pada kesempatan ini mahasiswa berinisiasi untuk menggagas program pesantren kilat yang bertujuan membantu para peserta didik tersebut agar mampu menguasai doa sehari-hari dan mengaplikasikannya dalam kehidupan sehari-hari. Pada program kesolihan beragama ini mahasiswa menggunakan metode pendekatan Community Based Research (CBR) yang mana pada metode ini mahasiswa melakukan pendekatan kepada masyarakat kampung perlak dan melakukan tahapan seperti observasi dan wawancara.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,075 | 0,015 |
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 ».