Pelatihan Pembukuan Usaha Berbasis Aplikasi bagi Pelaku Usaha UMKM di Kecamatan Pamulihan Sumedang
Notice bibliographique
Résumé
Pengabdian masyarakat dilaksanakan pada hari selasa tanggal 14 Juni 2022, bertempat di Gedung Negara Jalan Prabu Geusan Ulun No. 36, Regol Wetan, Sumedang Selatan, Jawa Barat. Peserta 28 orang terdiri dari pelaku usaha UMKM. Metode pengabdian dimulai dengan survey awal, persiapan pelatihan, pelatihan pembukuan berbasis aplikasi dan evaluasi pelaksanaan pengabdian. Evaluasi dilakukan dengan memberikan pertanyaan bagaimana kemampuan anda dalam pembukuan usaha sebelum pelatihan dan bagaimana kemapuan anda setelah dilakukan pelatihan. Jawaban harus bentuk score angka 10- 100. Hasil evaluasi menunjukkan rata-rata tingkat kepuasan 4,31 dan pemahaman pembukuan meningkat dari rata-rata 41,79 sebelum pelatihan, meningkat menjadi rata-rata 77,85 setelah pelatihan pembukuan. Kegiatan selanjutnya yang dibutuhkan adalah melakukan pendampingan pembukuan.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».