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Enregistrement W7155962618 · doi:10.35718/sepakat.v4i3.8481694

PENGEMBANGAN FASILITAS DI LEMBAGA KESEJAHTERAAN SOSIAL ANAK (LKSA) TARBIYATUL UMMAH GUNA MENINGKATKAN KENYAMANAN

2025· article· W7155962618 sur OpenAlexaff
Priyo Wibisono, Jeremy Limant, Nathan Putra Pradipta, Hendry Muhammad Tahir, Syarla Martizha Putria A, Muhammad Qabil Makarim, Dhianisya Shafa Setiadi, Rifqi Fadilah

Notice bibliographique

RevueSeminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat (SEPAKAT) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitectural and Urban Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Social relationSocial environment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Program Kuliah Kerja Nyata (KKN) yang dilaksanakan di Lembaga Kesejahteraan Sosial Anak (LKSA) Tarbiyatul Ummah bertujuan untuk meningkatkan kenyamanan, keamanan, dan aksesibilitas lingkungan panti melalui pengembangan fasilitas berbasis kebutuhan lokal. Permasalahan utama yang dihadapi panti, seperti minimnya penerangan jalan, kurangnya identitas visual lokasi, serta terbatasnya ruang terbuka hijau, direspon dengan pendekatan kolaboratif-partisipatif. Kegiatan utama meliputi pemasangan lampu jalan tenaga surya di lima titik strategis, pembuatan dan pemasangan plang nama tempat, serta penanaman pohon produktif. Selain itu, dilakukan kegiatan sosial yang bersifat edukatif dan rekreatif bersama anak-anak panti untuk membangun interaksi yang positif dan mempererat hubungan emosional. Hasil dari program menunjukkan peningkatan signifikan dalam aspek visibilitas lokasi, keamanan malam hari, serta kualitas lingkungan dan relasi sosial. Program ini menjadi bukti bahwa keterlibatan aktif mahasiswa dalam pengabdian masyarakat dapat menghasilkan dampak berkelanjutan dan memberdayakan lembaga sosial secara nyata.

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)0,002
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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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