Pelatihan Pembuatan Elisitor Biosaka Di Kecamatan Mojo, Kabupaten Kediri
Notice bibliographique
Résumé
Kecamatan Mojo yang terletak di Kabupaten Kediri dengan luas wilayah sebesar 150,49 km. Permasalahan pupuk mahal dan pupuk langka ini menjadi salah satu permasalahan yang disampaikan dalam RPJM hasil musrenbang dari keseluruhan lokus desa tersebut di atas sejak tahun 2022 (kebijakan penghapusan subsidi pupuk). Dari hasil tersebut masih banyak desa-desa yang belum mendapatkan kesempatan memperoleh pelatihan dari pemerintah daerah setempat. Justifikasi bersama pihak mitra yakni Kecamatan Mojo yang membawahi desa-desa lokasi serta di bawah binaan. Kegiatan Pengabdian Masyarakat Strategis Tahun 2023 ini dilaksanakan pada 25 Juli 2023 yang diikuti masyarakat khususnya petani sebagai perwakilan dari 8 desa lokasi tentang pelatihan dan pendampingan pupuk ramah lingkungan yang yang meliputi biosaka, pestisida nabati, dan maggot. Pelaksaan kegiatan dilaksanakan di kantor Kecamatan Mojo secara langsung dengan mengundang sebanyak 56 petani yang mewakili dari 8 desa lokus. Petani diberikan pelatihan membuat pupuk ramah lingkungan dengan sosialisasi terlebih dahulu meliputi persamaan persepsi tentang bahan-bahan pembuatan. Berikutnya petani diberi didampingi melakukan praktek baik pembuatan biosaka, pestisida nabati, maupun pupuk organic dari maggot. Sebelum dan sesudah pelatihan terlebih dahulu dilaksanakan pre test dan post test dengan membagikan kuesioner untuk melihat sejauh mana persepsi petani dalam memahami materi pelatihan. Hasil kuesioner menunjukkan bahwa sebelum dilaksanakan pelatihan sekitar 45% petani yang memahami materi tentang pupuk yang ramah lingkungan. Namun setelah mengikuti pelatihan sebanyak 87% petani sudah memahami.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».