Optimalisasi Digital Marketing dengan tambahan Kosa kata Penjualan Berbahasa Inggris Griya Matahari Desa Purwokerto
Notice bibliographique
Résumé
Melemahnya perekonomian Indonesia sejak pandemi COVID-19 mengakibatkan banyak pelaku UMKM yang mengalami penurunan. Oleh karena itu, pemulihan ekonomi berbasis teknologi sangat diperlukan untuk meningkatkan perekonomian. Dengan adanya teknologi dan pemahaman kosa berbahasa Inggris yang tepat, dapat memudahkan pemasaran produk UMKM dari konvensional menjadi digital dengan berbagai kelebihan menggunakan Digital Marketing. Tujuan dari pelatihan ini adalah untuk mengoptimalkan pemasaran produk rajutan Griya Matahari Desa Purwokerto, Kecamatan Srengat, Kabupaten Blitar. Untuk itu, penulis menggunakan 4 teknik (perencanaan, pelaksanaan, observasi, dan evaluasi) untuk memecahkan masalah UMKM Griya Matahari. Dengan pelatihan ini, UMKM Griya Matahari dapat memiliki pengetahuan yang lebih mengenai Digital Marketing sehingga dapat meningkatkan penjualan produk UMKM tersebut.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,010 |
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 ».