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Enregistrement W4406229844 · doi:10.33795/abdimas.v11i2.6489

ONLINE AND OFFLINE MARKETING MENTORING AND TRAINING FOR SMEs IN JOYOGRAND MERJOSARI MALANG

2024· article· en· W4406229844 sur OpenAlexaff
Umi Khabibah Umi, Pudji Herijanto, Fullchis Nurtjahjani, Nurdjizah Nurdjizah, Lilies Nur Aini

Notice bibliographique

RevueJurnal Pengabdian Kepada Masyarakat · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensRegional Municipality of Niagara
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromotion (chess)BusinessProduct (mathematics)Social mediaMarketingSales promotionDatabase transactionAdvertisingMeaning (existential)Online and offlineTraining (meteorology)DisseminationSales managementEngineeringPsychologyWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assistance and training for SMEs in RW 8 Joyogrand Merjosari Malang Housing is a collaboration with the world of education. This is because there is a need for knowledge about marketing, both online through social media and offline through tools in the form of product catalogs. The catalog displays all the products produced, along with their prices, so this will really help potential consumers in recognizing and knowing what products are produced. The final thing that is hoped for is that a buying and selling transaction will occur between them. If you understand the meaning of promotion, you will know the true purpose of promotion. Not just communication to attract interest or introductions. The aim of promotion is to generate sales from capturing the market, as well as increasing the number of sales, increasing awareness of the sustainability of the buying and selling relationship. The training program for presenting promotional ideas on Facebook/Instagram and the Product Catalog is one of the training programs that can help disseminate product information. Likewise for UKMs in RW 08. They need to open themselves to other people regarding what they produce. By being known by other people, it will increase sales

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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
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Résumé présentoui

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