Partisipasi Masyarakat Kota Medan dalam Upaya Bela Negara Terhadap Pertahanan dan Keutuhan NKRI
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini membahas mengenai partisipasi masyarakat dalam Bela Negara \nterhadap Pertahanan dan Keutuhan NKRI. Penelitian ini bertujuan untuk menjawab \nfocus masalah mengenai partisipasi masyarakat dalam Bela Negara terhadap \nPertahanan dan Keutuhan NKRI yang menghasilkan penjabaran sebagai berikut: 1) \nBagaimana partisipasi masyarakat Kota Medan dalamu paya Bela Negara terhadap \nPertahanan dan keutuhan NKRI di Kelurahan Sei Sikambing D Kecamatan Medan \nPetisah? 2)Bagaimana upaya Pemerintah Kota Medan di Kel. Sei Sikambing D Kec. \nMedan Petisah dalam meningkatkan kesadaran masyarakat dalam upaya bela negara ? \nPenelitian menggunakan penelitian lapangan dengan metode kualitatif \ndeskriftif. Penulis membatasi analisis ini agar lebih jelas dan terfokus yaitu hanya \npada partisipasi masyarakat, serta upaya pemerintah dan lokasi penelitian dilakukan \ndi Kelurahan Sei Sikambing D kecamatan Medan Petisah Kota Medan. \nHasil temuan penelitian menghasilkan bahwa partisipasi masyarakat dalam \nupaya bela negara yaitu Cinta terhadap tanah air, sadar berbangsa dan bernegara, \nyakin Pancasila sebagai ideologi negara, dan rela berkorban untuk bangsa dan negara. \npembinaan-pembinaan, pendidikan dan pelatihan awal bela negara (diklat awal bela \nnegara).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,016 |
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 ».