Teknologi Web sebagai Media Pelestarian Budaya Batak Toba Secara Khusus Marga Samosir Se-JABODETABEK
Notice bibliographique
Résumé
Batak Toba merupakan salah satu suku terbesar di Indonesia. Suku Batak Toba dikenali dengan banyak nama keluarga yang disebut sebagai marga, salah satunya adalah marga Samosir. Salah satu karakter Suku Batak Toba adalah merantau dan membentuk komunitas di tempat perantauan sehingga tetap saling terhubung satu sama lain. Komunitas ini dapat mewakili marga, asal daerah, agama, dan lainnya seperti perkumpulan marga Samosir se-JABODETABEK. Perkumpulan ini terdiri dari sejumlah banyak anggota yang mewakili beberapa wilayah di JABODETABEK antara lain Bogor, Jakarta Timur, Jakarta Selatan, Bekasi Barat, Bekasi Timur, Depok, Tangerang Selatan, dan lainnya. Keberadaan anggota yang sangat besar ini membutuhkan pengelolaan data keanggotaan yang efektif sehingga memudahkan pengurus pusat maupun setiap kordinator wilayah dalam operasional kegiatannya, menyusun rencana strategis perkumupulan, serta dalam proses pengambilan keputusan terkait perkumpulan. Secara spesifik bagi suku Batak Toba, terdapat dua data khusus (tarombo) sebagai data pendukung. Data special ini tidak dimiliki oleh komunitas kesukuan lainnya. Adapun data khusus ini adalah nomor urut dalam silsilah keluarganya serta nama ompu setiap kepala keluarga. Data khusus akan mempengaruhi tata cara pemanggilan serta posisi seorang dalam setiap kegiatan adat baik suka maupun duka. Data personal, data keluarga, serta data khusus ini menjadi sangat penting dalam komuntas kemargaan sehingga membutuhkan media yang efektif untuk pengelolaannya. Salah satu media yang disuulkan dalam penelitian ini adalah website. Berdasarkan data yang terkumpul melalui website menunjukkan bahwa dari 600 sekian anggota marga Samosir Se-JABODETABEK telah teridentifikasi sekita 450 data atau sekitar 75% selama proses pendataan dalam dua bulan.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,042 |
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 ».