PENINGKATAN KUALITAS PEMBERDAYAAN GURU DAN MASYARAKAT UNTUK MEMINIMALISIR TERJADINYA KENAKALAN REMAJA DI DESA CIASIHAN
Bibliographic record
Abstract
Desa Ciasihan adalah desa yang diapit oleh dua sungai terkenal yaitu sungai Cikuluwung dan sungai Ciasmara. Desa Ciasihan mempunyai luas wilayah 665,274 Ha, terbagi 3 Dusun, yaitu: Dusun I, Dusun II, Dusun III, dan terdiri dari 9 RW dan 52 RT, dengan jumlah penduduk sebanyak 10.536 jiwa, laki-laki 5462 jiwa dan perempuan sebanyak 5074 jiwa dari (2785 Kepala Keluarga). Banyaknya jumlah penduduk keluarga di desa Ciasihan ini, tidak dapat dipungkiri bahwa kenakalan remaja akan merajalela ke setiap desa. Perilaku menyimpang kenakalan remaja adalah suatu perbuatan yang melanggar norma, aturan, atau hukum dalam masyarakat yang dilakukan pada usia remaja atau transisi masa anak-anak ke dewasa. Kenakalan remaja merupakan kumpulan dari berbagai perilaku remaja yang tidak dapat diterima secara sosial hingga terjadi tindakan kriminal. Pada saat ini peran keluarga, guru, masyarakat serta lingkunganlah yang menjadi pondasi dan dapat membentengi agar meminimalisir terjadinya kenakalan remaja. Berpartisipasi dalam acara seminar “Mendidik anak zaman now dalam mengatasi kenakalan remaja” merupakan salah satu upaya untuk meminimalisir terjadinya kenakalan remaja di Desa ciasihan Kecamatan Pamijahan, Kabupaten Bogor
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.069 | 0.018 |
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".