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Enregistrement W4399465893 · doi:10.33366/japi.v9i1.5352

Pelatihan Pembuatan Elisitor Biosaka Di Kecamatan Mojo, Kabupaten Kediri

2024· article· id· W4399465893 sur OpenAlexaff
Wuwun Risvita, Rita Parmawati, Santi Kusuma Fajarwati, Anif Mukaromah Wati, Dewi Ratih Rizki Damaiyanti

Notice bibliographique

RevueJAPI (Jurnal Akses Pengabdian Indonesia) · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Development and Management
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

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