DAMPAK LAYANAN INTERNET GRATIS UNTUK PELAJAR KELAS VIII SMPN 3 MAPAT TUNGGUL SELATAN PANGIAN KABUPATEN PASAMAN
Notice bibliographique
Résumé
Layanan internet gratis ini diberikan kepada masyarakat Pangian khususnya untuk pelajar di SMP Negeri 3 Mapat Tunggul Selatan untuk mempermudahkan peserta didik dalam mengerjakan tugas sekolah. Tetapi kenyataannya pelajar kelas VIII di SMP Negeri 3 Mapat Tunggul Selatan tidak menggunakan layanan inernet gratis untuk kebutuhan Sekolah. Adapun tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan dampak layanan interenet gratis untuk kelas VIII Di SMP Negeri 3 Mapat Tunggul Selatan Jorong 3 Pangian Kabupaten Pasaman. Teori dalam penelitian ini yaitu teori belajar behavioristik. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan tipe deskriptif. Informan penelitian purposive sampling. Teknik pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dan studi dokumen. Unit analisis dalam penelitian ini yaitu kelompok. Analisis data menggunakan model Miles dan Huberman. Adapun dampak positif layanan internet gratis untuk pelajar Jorong 3 Pangian Mapat Tunggul Selatan Kabupaten Pasaman terdiri dari: (1) Memudahkan Dalam Proses Pembelajaran, (2) Sebagai sumber belajar, dan (3) Tidak mengeluarkan biaya. Sedangkan dampak negatif layanan internet gratis untuk kelas VIII di SMP Negeru 3 Mapat Tunggul Selatan Jorong 3 Pangian Kabupaten Pasaman terdiri dari: (1) Kecanduan game online, (2) Timbulnya sikap kurang menghargai, (3) Tidak disiplin mengantarkan tugas sekolah, (4) Tidak ada kontrol dari orang tua.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,013 |
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 ».