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Enregistrement W4376526068 · doi:10.37695/pkmcsr.v5i0.1716

PENDAMPINGAN PENGOLAHAN TAHU WALIK “ENAK DAN GURIH” DESA GODAN

2022· article· id· W4376526068 sur OpenAlexaff
Syamsul Hadi, Adinda Khaerani, Dania Putri Ramadhani, Gideon Radinal, Hanifarif Rafi Rizaldy, Hasna Khairunnisa, Karina Anastasya Putri, Khafid Alfian Rosyadi, Ni’matus Sholikah, Syafa Putri Innasia

Notice bibliographique

RevueProsiding Konferensi Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat dan Corporate Social Responsibility (PKM-CSR) · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsForestryArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0170,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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