Pendampingan Pemasaran Produk UMKM Slow Food Menggunakan Sosial Media Facebook
Notice bibliographique
Résumé
The livelihoods of most residents in Lebak district are rainfed rice farming, gardening, in addition to raising goats. Many of the plantation commodities that generate income for the villagers in Lebak Regency include plantation products such as rubber, oil palm, cocoa, robusta coffee, sugar palm, cloves, coconut, hybrid coconut, pepper, pandan, tea, cashew nuts, vanilla, jatropha, jatropha, and Kapok. In addition, the difficulty of transportation in some areas of Lebak Regency makes it difficult for farmers to market their products. Electricity in Lebak is supplied by PLN continuously, but there are still some areas that have not been touched by electricity at all, so the residents still rely on oil lamps as a means of lighting at night. Phone and GPRS signal is still difficult. This condition is what causes the marketing of products produced by farmers or MSME actors is still marketed in their respective regions and even the barter process is still going on (exchanging goods). During the Covid-19 Pandemic, Slow Food MSME actors experienced a decline in sales due to a decline in people's purchasing power which was the effect of the covid-19 pandemic. From some of these problems, community service will provide training and socialization of the use of information technology, namely by providing knowledge on the use of Facebook social media as a means of marketing MSME products, with the aim that Slow Food MSME business actors can continue to market their products and increase people's purchasing power towards Slow Food MSME products. It is hoped that after participating in the training and socialization, Slow Food MSME business actors have an online buying and selling account through Facebook that is easy, effective, and safe so that they can increase product marketing not only in their own region, but also on a national and international scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».