MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399138945 · doi:10.21776/ub.tekad.2024.03.1.5

Pelatihan Kader Cilik SDN 1 Bangelan, Dusun Bangelan, Desa Bangelan, Kecamatan Wonosari, Kabupaten Malang

2024· article· id· W4399138945 sur OpenAlexaff
Surjono Surjono, Salsa Dwi Cahya Arifin, Dhiya Arista Adnyasari, Esterlita Stefany Putri

Notice bibliographique

RevueTEKAD Teknik Mengabdi · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Research and Methods
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pembangunan desa tidak hanya sekedar meningkatkan kesejahteraan dan kualitas hidup masyarakat namun juga pemanfaatan serta menjaga lingkungan secara berkelanjutan. Menciptakan lingkungan yang bersih menjadi salah kewajiban berbagai pihak. Namun, masalah kebersihan lingkungan masih menjadi kendala. Hal ini diakibatkan kurang kesadaran akan perilaku hidup bersih dan sehat, salah satunya adalah membuang sampah sembarangan. Membuang sampah sembarangan ialah bentuk penurunan kualitas lingkungan, apabila dibiarkan akan mengalami permasalahan serius. Desa Bangelan memiliki berbagai potensi salah satunya wisata alam yang memerlukan pemeliharaan untuk menjaga keasrian wisata tersebut, salah satunya dengan membiasakan masyarakat untuk berperilaku hidup bersih dan sehat, melalui pembiasaan pada anak-anak desa untuk membuang sampah dan memilah sesuai jenisnya. Pembiasaan ini diharapkan sebagai bentuk strategi pendidikan karakter, kesadaran dan kemampuan untuk lebih peka kepada lingkungan sekitar khususnya siswa SD Negeri 1 Bangelan. Siswa yang sebelumnya hanya membuang sampah sembarangan diharapkan menjadi lebih peka terhadap lingkungannya dan memanfaatkan sampah menjadi barang yang berguna. Tujuan dari pelatihan ini dimaksudkan untuk meningkatkan kesadaran masyarakat Desa Bangelan akan perilaku hidup bersih dan sehat yang difokuskan pada pembentukan Kader Cilik Lingkungan melalui pelatihan pemilahan sampah 3R dan pengolahan sampah organik.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,008

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTEKAD Teknik MengabdiMême sujetEducational Research and MethodsTravaux en français237 207