PENDAMPINGAN PENGOLAHAN TAHU WALIK “ENAK DAN GURIH” DESA GODAN
Notice bibliographique
Résumé
Perkembangan ekonomi di daerah-daerah di Indonesia telah mengalami perubahan, yang terutama disebabkan oleh pandemi Covid-19, salah satunya yaitu berdampak pada UMKM. Beberapa UMKM bahkan terpaksa harus berhenti karena produksi sudah tidak dapat dilakukan dan kegiatan jual beli yang terhambat pembatasan dari pemerintah. Oleh karena itu, pada saat ini, UMKM yang sebelumnya terkendala pandemi Covid-19 mulai berupaya untuk bangkit kembali. Desa Godan menjadi salah satu desa di Kabupaten Grobogan yang juga berupaya untuk meningkatkan perekonomian dengan menghidupkan kembali UMKM. Dengan ini, Tim KKN 358 UNS melakukan kegiatan pengabdian kepada masyarakat dengan melaksanakan program kerja utama yang bertajuk Pendampingan pengolahan tahu walik. Kegiatan ini dilakukan secara luring bersamaan dengan pelaksanaan PKK Bulanan di Desa Godan. Kegiatan ini berjalan dengan baik dan mendapat respon positif dari anggota PKK yang menghadiri kegiatan tersebut. Anggota PKK juga antusias untuk memproduksi tahu walik tersebut dalam skala rumahan. Kegiatan pendampingan pengolahan tahu walik ini sangat bermanfaat bagi masyarakat Desa Godan, terutama bagi masyarakat yang memiliki UMKM.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,009 |
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 ».