Peran Komunikasi Penyuluh Lapangan dalam Pembangunan Agribisnis Ternak Itik di Kabupaten Brebes
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan peran penyuluh lapangan dalam rangka pengembangan agribisnis ternak itik di Kabupaten Brebes. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan subjektif dengan data kualitatif. Metode dalam pengambilan data adalah dengan indepth interview, survei, dan studi pustaka yang diharapkan dapat menunjang kegiatan penelitian. Wawancara dilakukan terhadap penyuluh lapangan serta peternak lokal di tiga wilayah kecamatan yang dipilih secara random sampling. Analisis data menggunakan metode deskriptif untuk mengetahui keefektifan komunikasi oleh penyuluh lapangan yang ada di wilayah Kabupaten Brebes. Dari hasil wawancara dan survei lapangan, kemudian dirumuskan model komunikasi yang efektif dengan menggunakan analisis SWOT. Analisis SWOT tersebut dijadikan dasar untuk pengambilan keputusan dalam rangka pengembangan agribisnis ternak itik di Kabupaten Brebes. Kesimpulan yang didapat bahwa model komunikasi yang sesuai adalah dengan metode yang dibutuhkan oleh petani. Penyuluh memiliki peranan yang sangat penting dalam pengembangan pembangunan agribisnis ternak itik di Kabupaten Brebes. Hal tersebut didukung dengan komunikasi personal yang baik antara penyuluh lapangan dengan peternak itik di Kabupaten Brebes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".