Pelatihan Teknis dan Pendampingan Manajemen Usaha Untuk Meningkatkan Penjualan Produk Di Unit Pengolahan Ikan (UPI) Distrik Sentani, Kabupaten Jayapura
Notice bibliographique
Résumé
Distrik Sentani memiliki Potensi sumber daya manusia produktif, kekayaan sumber daya alam, dukungan kebijakan pemerintah dan keberadaan infrastruktur menciptakan peluang besar bagi pengembangan ekonomi yang berkelanjutan di Distrik Sentani, termasuk dalam pengembangan Unit Pengolahan Ikan yang dapat meningkatkan ekonomi masyarakat setempat. Unit Pengolahan Ikan di Distrik Sentani menghadapi masalah seperti kurangnya pengetahuan tentang manajemen usaha, diantaranya manajemen produksi mencakup cara-cara produksi yang baik/Good Manufacturing Practices dan manajemen pemasaran mencakup pemasaran digital, yang berdampak pada rendahnya produktivitas dan daya jual produk. Tujuan pengabdian masyarakat ini guna meningkatkan pemahaman mengenai cara-cara produksi yang baik/Good Manufacturing Practices, dan meningkatkan keterampilan melakukan pemasaran secara digital. Pengabdian masyarakat melibatkan 8 Pemilik Unit Pengolahan Ikan yang berada di Distrik Sentani. Metode yang digunakan dalam pelatihan adalah ceramah/sosialisasi dengan tatap muka langsung & pendampingan yakni dengan melakukan praktek langsung. Perbaikan : Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan pemahaman peserta mengenai GMP dari 31,8% menjadi 100% setelah pelatihan, seluruh peserta juga berkomitmen menerapkannya dan mendaftarkan produk ke BPOM. Selain itu, seluruh peserta (100%) telah memahami strategi pemasaran digital, serta seluruh UPI telah memiliki akun pemasaran digital (Facebook Marketplace dan Google Business), meningkat dari sebelumnya yang hanya 1 UPI saja
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,025 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».