Kompetensi Penyuluh Pertanian Masa Depan (Studi Kasus Di Provinsi Lampung)
Notice bibliographique
Résumé
Keberhasilan penyuluh ditentukan oleh kompetensinya dalam menyampaikan informasi yang dibutuhkan petani, baik dalam hal kebijakan pembangunan pertanian, teknologi budidaya, permodalan, harga maupun akses pasar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: (1) kompetensi penyuluh pertanian yang dibutuhkan di masa depan dan (2) layanan penyuluh pertanian yang diinginkan petani di masa depan. Penelitian dilakukan di Provinsi Lampung pada bulan Desember 2022 sampai Maret 2023. Metode yang digunakan adalah studi kasus dengan pendekatan kualitatif. Sampel ditentukan secara purposif, yaitu 7 (tujuh) wilayah administratif yang meliputi 1 (satu) kelembagaan penyuluhan pertanian di Provinsi Lampung dan (6) kelembagann penyuluhan pertanian di kabupaten/ kota. Hasil penelitian adalah: (1) Kompetensi penyuluh pertanian masa depan adalah: penyuluh memiliki minimal 1-2 kompetensi komoditas unggulan sistem agribisnis berkelanjutan, mampu melihat peluang pasar, mengembangkan IPTEK, TIK, rekayasa inovasi dan literasi digital. (2) Penyuluh pertanian masa depan yang diinginkan petani adalah penyuluh yang mampu diikuti oleh petani, memiliki kepribadian dan kinerja yang baik, inovatif, mampu memanfaatkan IPTEK dan TIK, mampu memberikan penyuluhan sesuai kebutuhan petani dan permintaan pasar, mampu memberikan solusi terhadap permasalahan petani, mampu bekerja sama dengan petani, mampu menyampaikan informasi dan teknologi secara jelas dan menarik serta sering terjun ke lapangan mengunjungi petani/kelompok tani binaan Kata kunci: Penyuluhan pertanian, kompetensi, masa depan
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».