Peningkatan Softskill Siswa Smu Untuk Pendampingan Enumerator Pada Praktek Lapangan Kuliah Ekonomi Sumberdaya Di Desa Sungsang Kabupaten Banyuasin Sumatera Selatan
Notice bibliographique
Résumé
Kawasan pesisir pantai Sumatera Selatan didominasi oleh habitat mangrove dengan ciri khas pantai berlumpur. Desa Sungsang merupakan salah satu desa pesisir yang ada di Kabupaten Banyuasin dimana sebagian besar masyarakat di daerah ini memiliki mata pencarian sebagai nelayan. Kegiatan pengabdian terintegrasi ini melibatkan mahasiswa Jurusan Ilmu Kelautan UNSRI dalam mata kuliah Ekonomi Sumberdaya Pesisir dan Laut dan Siswa SMU N 1 Banyuasin 2 sebagai khalayak sasaran. Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan softskill siswa SMU N 1 Banyuasin II di Desa Sungsang Kabupaten Banyuasin tentang pengetahuan ekonomi sumberdaya kelautan serta memberikan keterampilan pendampingan sebagai enumerator. Metode yang digunakan meliputi kuliah, praktikum di laboratorium dan praktek lapangan serta pelatihan sebagai pendamping enumerator bagi siswa SMU. Siswa SMU sebagai khalayak sasaran diberikan pretest sebelum pemaparan materi dan pendampingan sebagai enumerator, setelah itu dilakukan postest untuk mengevaluasi hasil kegiatan. Kegiatan pengabdian terintegrasi ini terlaksana dengan baik berkat peran aktif mahasiswa dan siswa SMU N 1 Banyuasin II yang terlibat. Rangkaian kegiatan dapat berjalan dengan baik dan siswa SMU terlihat sangat antusias. Hasil evaluasi nilai pretest menunjukkan bahwa materi tentang nilai ekonomi sumberdaya laut serta pendampingan sebagai enumerator adalah 35% (7 siswa) yang mendapatkan skor 100, yang lainnya mendapatkan skror 50 dan 70. Adapun hasil postest skor 100 meningkat menjadi 75% (15 siswa). Artinya terjadi peningkatan pemahaman siswa terkait topik enumerator sebanyak 40% (8 orang) dan tidak ada siswa yang mendapatkan skor 50.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».