PENDAMPINGAN PEMBENTUKAN BANK SAMPAH DI KELURAHAN METESEH KECAMATAN TEMBALANG SEMARANG
Bibliographic record
Abstract
Kelurahan Meteseh adalah salah satu Kelurahan yang berada di wilayah Kecamatan Tembalang Semarang. Secara demografis memiliki banyak potensi, diantaranya bidang peternakan sapi, perikanan, pertanian dan kewirausahaan yang dapat dioptimalkan dalam usaha untuk pembangunan Kelurahan untuk meningkatkan perekonomian masyarakat Kelurahan tersebut. Masyarakat memandang masalah sampah menjadi hal yang patut diprioritaskan mengingat pengelolaan sampah melalui bank sampah dapat berimbas baik secara ekonomi, kesehatan maupun lingkungan pada masyarakat sekitar. Salah satunya adalah Prodi D-IV Teknik Radiologi Jurusan Teknik Radiodiagnostik Dan Radioterapi Politeknik Kesehatan Kemenkes Semarang yang memiliki tanggung jawab dalam pelaksanaan tri Dharma Perguruan Tinggi dalam wujud pengabdian kepada masyarakat. Kegiatan ini merupakan stimulan yang dilakukan melalui pemberdayaan kepada masyarakat melalui pembentukan dan pendampingan pentingnya Bank Sampah sebagai salah satu wadah untuk pengelolaan sampah yaitu dengan terbentuknya Bank Sampah Mulia sejahtera di Kelurahan Meteseh Kecamatan Tembalang Kota Semarang. Dengan slogan mengubah sampah menjadi Berkah. Harapan kami, nantinya kegiatan ini dapat ditindaklanjuti oleh warga untuk pemilahan dan pengolahan sampah. Sehingga, dapat terwujud masyarakat yang bersih, sehat dan sejahtera.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.011 |
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".