Notice bibliographique
Résumé
Abstrak: Ketahanan pangan merupakan hak dasar yang dimiliki oleh setiap lapisan masyarakat. Terpenuhinya kebutuhan pangan di setiap negara dipengaruhi oleh kondisi fisik dan social. Kondisi fisik berupa sumber daya alam terutama di Indonesia bergantung pada sector pertanian dan perkebunan sebagai komoditi utama. Ketahanan pangan merupakan materi pada Mata Pelajaran Geografi kelas XI SMA. Penelitian dan pengembangan ini bertujuan untuk menghasilkan produk penunjang pembelajaran geografi dan menguji kualitas produk. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development(R&D) dengan model Borg&Gall yang telah di modifikasi menjadi enam tahap pengembangan, yaitu 1)penelitian dan pengumpulan informasi, (2) Perencanaan, (3)pengembangan draf awal, (4) uji coba lapangan awal, (5) revisi produk, (6) produk akhir dan implementasi . Berdasarkan hasil dari validasi ahli materi menunjukkan presentase sebesr 92,8% dengan kriteria interpretasi sangat valid pada empat aspek (penyajian, kelayakan isimateri, bahasa dan belajar mandiri). Angket respon peserta didik menunjukkan presentase sebesar 87,3% hasil dipresentase ini menunjukkan bahwa peserta didik tertarik dan mampu memahami isi dari produk yang dikembangkan yakni suplemen buku. Berdasakan hasil yang telah dipaparkan menunjukkan Produk pengembagan suplemen bahan ajar layak untuk digunakan sebagai penunjang materi dalam pembelajaran geografi.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,533 | 0,351 |
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 ».