PENGEMBANGAN MODUL PENGELOLAAN ARSIP AKTIF DAN INAKTIF PADA BIMBINGAN TEKNIS KEARSIPAN DI LINGKUNGAN PERANGKAT DAERAH OLEH DINAS PERPUSTAKAAN DAN KEARSIPAN PROVINSI JAWA TIMUR
Notice bibliographique
Résumé
Bimbingan Teknis yang dilakukan oleh Dinas Perpustakaan dan Kearsipan Provinsi Jawa Timur ini adalah bimbingan teknis kearsipan, berupa pemberian materi serta praktek pengelolaan arsip yang diikuti oleh arsiparis dan petugas pengelola arsip di perangkat daerah. Penelitian ini menggunakan jenis penelitian dan pengembangan (Research and Development) menggunakan model pengembangan Dick and Carey. Dalam penelitian ini jenis data dibedakan menjadi 3 (tiga), yaitu 1) Data evaluasi tahap pertama berupa hasil uji coba dari ahli isi materi dan ahli desain 2) Data hasil uji coba kelompok kecil 3) Data hasil uji coba lapangan dan disertai dengan angket. Validasi dari Ahli Materi diperoleh persentase sebesar 80% (kategori baik), tetapi perlu beberapa revisi. Hasil validasi dari ahli desain diperoleh persentase sebesar 90,66 % (kategori sangat baik), tetapi tetap adanya sedikit revisi. Selanjutnya perolehan score dari Uji Kelompok Kecil dan Uji Lapangan mendapatkan persentase sebesar 89,98 % untuk Uji Kelompok Kecil (kategori sangat baik), sedangkan Uji Lapangan memperoleh persentase sebesar 90,26% (kategori sangat baik). Sedangkan respons dari Pengajar materi Pengelolaan Arsip Aktif dan Inaktif diperoleh persentase sebesar 90,66% (kategori sangat baik).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».