Pendampingan Optimalisasi Budidaya Aren (Arenga pinnata (Wurmb) Merr.) Berkelanjutan melalui Sinergi, Silvikultur, dan Agroforestry di Desa Bonto Manurung
Notice bibliographique
Résumé
Budidaya aren (Arenga pinnata (Wurmb) Merr.) memiliki potensi strategis sebagai sumber penghidupan masyarakat pedesaan sekaligus berperan dalam pelestarian lingkungan. Di Desa Bonto Manurung, Kabupaten Maros, potensi tersebut belum dimanfaatkan secara optimal karena rendahnya pengetahuan petani mengenai teknik budidaya yang tepat, lemahnya kelembagaan kelompok tani, dan belum diterapkannya pendekatan agroforestry secara sistematis. Kondisi ini menjadi dasar dilaksanakannya kegiatan pengabdian kepada masyarakat. Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas petani dalam pengelolaan budidaya aren secara berkelanjutan melalui pendekatan sinergis antara silvikultur dan sistem agroforestry. Selain itu, kegiatan ini juga ditujukan untuk memperkuat kelembagaan kelompok tani dan mendorong penerapan sistem agroforestry yang adaptif terhadap potensi lokal. Metode pelaksanaan menggunakan pendekatan Participatory Action Research (PAR), yang melibatkan kegiatan observasi, diskusi kelompok terfokus (FGD), pelatihan teknis, demonstrasi plot, serta pendampingan kelembagaan. Evaluasi dilakukan melalui pre-test dan post-test untuk mengukur peningkatan pengetahuan peserta. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan rata-rata skor pengetahuan peserta sebesar 35–45 poin pada empat aspek utama: silvikultur aren, agroforestry, manajemen kamikelembagaan, dan pemasaran hasil. Selain itu, terjadi penguatan struktur organisasi kelompok dan munculnya inisiatif penerapan agroforestry di tingkat petani. Kegiatan ini menunjukkan bahwa kolaborasi antara perguruan tinggi, pemerintah daerah, dan masyarakat dapat menghasilkan dampak nyata dalam meningkatkan kapasitas lokal dan mendorong budidaya aren yang berkelanjutan.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».