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Enregistrement W4390365653 · doi:10.56670/jcs.v5i2.179

GENERASI MUDA SEBAGAI AGEN PERUBAHAN DALAM TANTANGAN EFEK RUMAH KACA

2023· article· id· W4390365653 sur OpenAlexaff
Irmayani Irmayani, Nazili Nazili, Hary Fandeli, Mufrida Meri, Rozzalinda, Isna Juwita, Melda Fajra

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Service · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Impacts
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessHumanitiesPolitical scienceBusiness administrationArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) berjudul "Generasi Muda Sebagai Agen Perubahan dalam Tantangan Efek Rumah Kaca" yang dilaksanakan oleh Fakultas Teknik dan Perencanaan Universitas Ekasakti di SMPN 22 Padang bertujuan untuk membentuk kesadaran, pengetahuan, dan aksi positif generasi muda terkait dampak efek rumah kaca. Melalui program edukasi, workshop, dan proyek aksi, kegiatan ini mengintegrasikan pemahaman lingkungan ke dalam kurikulum sekolah, memfasilitasi partisipasi siswa dalam proyek aksi lingkungan, dan membangun kolaborasi erat antara dunia pendidikan dan masyarakat. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman dan kesadaran siswa tentang efek rumah kaca, dengan partisipasi aktif dalam proyek aksi yang memberikan dampak nyata. Dukungan masyarakat dan pihak sekolah menjadi kunci keberhasilan, menciptakan lingkungan yang kondusif bagi terwujudnya program PKM ini. Tantangan seperti skala proyek dan keberlanjutan menjadi fokus evaluasi, mengarah pada saran untuk memperluas materi edukasi, memperkuat kerjasama dengan pihak eksternal, dan meningkatkan pemantauan dan evaluasi secara berkelanjutan. Saran ini diharapkan dapat memperkuat dan mengembangkan program serupa di masa mendatang, menciptakan generasi muda yang tidak hanya paham tentang tantangan efek rumah kaca tetapi juga bertindak sebagai agen perubahan yang berkelanjutan.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,005

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,272 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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