Pelatihan dan Pendampingan Update Data dan Upload Proposal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Melalui Simlitabmas
Notice bibliographique
Résumé
Tridarma perguruan tinggi terdiri atas tiga point yaitu Pendidikan dan pengajaran, penelitian serta pengabdian kepada masyarakat. Dosen masih sering mengabaikan hal yang menunjang tugasnya selain mengajar dikelas. Untuk meningkatkan animo dosen dalam melakukan penelitian dan pengabdian, maka pemerintah melalui kemendikbud membuka hibah DRTPM. Melalui hibah ini seluruh dosen di akan bersaing untuk memenangkan hibah tersebut dengan skema-skema yang disediakan. Sebagian dosen STIe LMII Medan masih belum terlalu memahami prosedur pelaksanaan yang disediakan Simlitabmas.bTujuan dari kegiatan pengabdian ini adalah agar dosen-dosen di STIe LMII Medan dapat menggunakan simlitabmas dengan baik.. Pemecahan masalah yang dilakukan adalah dengan melakukan pelatihan dan pendampingan penggunaan simlitabmas. Dengan diadakan pelatihan dan pedampingan penggunaan aplikasi Simlitabmas bagi dosen STIe LMII Medan, dosen akan bisa menggunakan aplikasi simlitabmas dan pemanfaatan dibidang penelitian dan pengabdian. Hasil pelaksanaan kegiatan pengabdian Seluruh dosen tersebut sudah bisa login dan menggunakan aplikasi simlitabmas untuk mengupdate profil serta mengunggah proposal. Peserta telah memiliki Pengetahuan dan wawasan bahwa aplikasi simlitabmas sangat penting untuk meningkatkan karir peserta di bidang penelitian dan pengabdian. Wawasan dan pengetahuan peserta sudah meningkat, hal ini terlihat saat peserta sudah mampu mengoprasikan dan menggunakan semua menu yang ada di aplikasi simlitabmas. Sehingga diharapkan nantinya dosen-dosen STIe LMII Medan dapat mengikuti hibah DRTPM ini dengan tanpa adanya kesulitan dalam penggunaan Simlitabmas.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,064 |
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 ».