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Enregistrement W4406746250 · doi:10.20956/jdp.v10i1.41744

BIOKONVERSI LIMBAH PABRIK TEH DALAM MENINGKATKAN PENDAPATAN USAHA PRODUKSI PUPUK ORGANIK PADA PT. MADINA ANEKA SUBUR

2024· article· id· W4406746250 sur OpenAlexaff
Harsani Haruna, Andi Besse Poleuleng, Dian Magfirah Hala, Andi Ayu Nurnawati, Susi Indriani, Rasbawati Rasbawati, Syarif Al Fajri, Mutmainna Mutmainna, Servianti Servianti, Yuki Yusbasari, Yulius Tina’ Para’pean

Notice bibliographique

RevueJurnal Dinamika Pengabdian (JDP) · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaste managementPulp and paper industryChemistryMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proses pembuatan pupuk organik oleh PT Madina Aneka Subur memanfaatkan limbah pabrik teh berupa ampas sebagai bahan baku pupuk organik. Limbah ampas teh merupakan bahan organik dan memiliki berbagai macam kandungan. Masih awamnya pemahaman mengenai Maggot yang meliputi manfaat dan cara budidaya Maggot sehingga jarang yang memanfaatkan Maggot sebagai pengurai bahan organik. Pelatihan dan pendampingan ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman PT Madina Aneka Subur dalam mengelola limbah pabrik teh dalam meningkatkan pendapatan usaha produksi pupuk. Metode pelaksanaan pelatihan dilakukan dengan cara ceramah serta diskusi, sedanngkan pendampingan dilakukan dengan cara praktek di lokasi PT Madina Aneka Subur. Hasil kegiatan menjunukkan semangat dan antusias dari PT Madina Aneka Subur yang ingin memahami lebih lanjut proses pengolahan dengan memanfaatkan Maggot. Hal ini ditunjukkan pada saat kegiatan lanjutan berupa pendampingan budidaya Maggot. Kegiatan pelatihan dan pendampingan biokonversi limbah pabrik teh dengan memanfaatkan maggot berlangsung lancar dan sukses serta pemahaman peserta dari PT Madina Aneka Subur meningkat terkait pengolahan limbah pabrik teh dengan budidaya Maggot

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,009

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · 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

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