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 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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,015 |
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 ».