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Enregistrement W4414774695 · doi:10.15575/commen.v3i2.1667

Pengembangan Potensi UMKM Berbasis Sumber Daya Lokal dalam Mendorong Perekonomian di Desa Margaasih Kecamatan Margaasih Kabupaten Bandung

2025· article· en· W4414774695 sur OpenAlexaff
Juwita Pebriyanti, Syahidatulrodiahtillah, Iis Tedjaningsih

Notice bibliographique

RevueCommunity Empowerment Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentService (business)Action researchGovernment (linguistics)Participatory action researchCitizen journalismSustainable developmentSituation analysisLivelihood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community service research in Margaasih Village, Margaasih Sub‑district, Bandung Regency, aims to map and develop the potential of local resource‑based micro, small, and medium enterprises (MSMEs) through the integration of Geographic Information Systems (GIS) and participatory approaches. The 290.44 ha village is home to 26,083 residents, 44 percent of whom are of productive age (16–59 years). According to village government data, 425 MSME units are spread across five hamlets, predominantly in the trade, culinary, and garment sectors. This study adopts the Resource‑Based View (RBV), Endogenous Growth Theory, and Sustainable Rural Livelihoods Framework (SRLF) to examine the competitive advantages of MSMEs and the dynamics of village development. Employing a Participatory Action Research (PAR) methodology, the research includes situational analysis using GIS, service action planning, implementation of digital management training, and impact evaluation. Business management training, digital literacy workshops, and microfinance facilitation have been proven to enhance the capacity of MSME actors. The resulting “Local Resource‑Based MSME Potential” model is intended as an operational reference for village governments and partner institutions in designing more effective, inclusive, and sustainable economic empowerment programs

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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