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Enregistrement W4415780016 · doi:10.52232/jasintek.v5.i1.147

Pelatihan Pengelolaan Sampah Pura Pada Kelompok Pemuda Dalam Membangun Desa Sirkular di Desa Biaung, Kabupaten Tabanan - Bali

2023· article· W4415780016 sur OpenAlexaff
I Gusti Ngurah Made Wiratama, I Made Wahyu Wijaya, Dewa Gede Agung Gana Kumara, Daniel Manek, I Ketut Sumantra

Notice bibliographique

RevueJurnal Aplikasi dan Inovasi Iptek (JASINTEK) · 2023
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWaste Management and Recycling
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThird partyPublic ownership

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Desa Biaung adalah desa di Kecamatan Penebel, Kabupaten Tabanan, Provinsi Bali yang telah ditetapkan sebagai Desa Wisata. Pengelolaan sampah di Desa Biaung masih terbatas pada pengumpulan tanpa adanya kegiatan daur ulang atau pengelolaan oleh kelompok pemuda. Tujuan dari pengabdian ini adalah melakukan peningkatan peran pemuda dalam kegiatan akselerasi pengelolaan sampah, yaitu dengan mengolah sampah menjadi produk bernilai jual dan bermanfaat. Komponen kegiatan pengabdian meliputi 1) sosialisasi pengelolaan sampah pura berbasis ekonomi sirkular, 2) pelatihan daur ulang sampah pura, dan 3) monitoring dan evaluasi kegiatan. Berdasarkan hasil monitoring diketahui kemampuan kelompok pemuda (74 orang) dalam mengolah sampah pura mengalami peningkatan pada pemahaman sampah organik dan non organik dari 75% menjadi 85%, pemahaman pengolahan sampah pura dari 60% menjadi 85%, pemahaman desa sirkular dari 60% menjadi 75%, pemahaman promosi produk daur ulang dari 55% menjadi 75%, dan keterampilan pengolahan sampah pura dari 20% menjadi 85%. Tindak lanjut yang perlu dilakukan untuk Desa Biaung adalah melatih pengolahan sampah dengan jenis produk lain yang memiliki manfaat lebih baik seperti bahan bakar alternatif.

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)0,000
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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,220 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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