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Enregistrement W4399775781 · doi:10.33474/jp2m.v5i2.21587

Legalitas usaha kelompok wanita tani

2024· article· id· W4399775781 sur OpenAlexaff
Dita Yuzianah, Isnaeni Maryam, Zulfanita, Eko Harianto

Notice bibliographique

RevueJurnal Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (JP2M) · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock Farming and Management
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pemanfaatan hasil kebun untuk berwirausaha adalah salah satu upaya untuk meningkatkan ekonomi. Disatu sisi mereka ingin mengembangkan usahanya di sisi lain mereka terkendala dari segi legalitas usaha, karena syarat usaha bisa masuk ke minimarket dan supermarket adalah adanya legalitas usaha, sedangkan warga desa semangung masih minim informasi tentang legalitas usaha. Sehingga sementara ini produk dari desa semangun hanya dipasarkan di daerah sekitar karena sebagian besar produk belum memiliki legalitas usaha seperti pirt dan halal. Karena itu tujuan dari diadakanya pengabdian ini diantaranya: mengenalkan berbagai macam legalitas usaha dan mendampingi pelaku usaha di desa semangung untuk mengurus legalitas usaha. Metode pengabdian yaitu mengunakan metode PAR (Participatory Action Research). Dengan tahap pelaksanaan: tahap to know yaitu mengetahui kondisi riel komunitas, tahap to Understand (Memahami Problem Komunitas), tahap to Plann (Merencanakan Pemecahan Masalah Komunitas), tahap to Act (Melakukan Program Aksi Pemecahan Masalah), tahap to Change (Membangun Kesadaran untuk perubahan dan keberlanjutan). Kegiatan ini memberikan dampak yang signifikan yaitu dari 90% pelaku usaha yang belum memiliki legalitas usaha mendapatkan legalitas usaha dari NIB, PIRT dan juga legalitas halal. Tentunya setelah mendapatkan legalitas usaha produk masyarakat desa Semangung semakin biasa dipasarkan secara luas seperti minimarket dan juga supermarket atau di pusat oleh-oleh dan memiliki kekuatan hukum. Kedepanya kami akan mendampingi dari segi pemasaran dan juga memaksimalkan produk pertanian menjadi suatu produk.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,014

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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
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
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Résumé présentoui

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