SOSIALISASI TATA CARA SELEKSI CALON PEJANTAN SAPI BALI DI DESA BERIRI JARAK KECAMATAN WANASABE KABUPATEN LOMBOK TIMUR
Bibliographic record
Abstract
Ada beberapa alasan ternak sapi harus ditingkatkan terus populasi dan produktifitasnya. Pertama, ternak sapi merupakan sumber pendapatan yang memberikan kontribusi cukup signifikan dalam struktur pendapatan petani peternak. kedua, sapi Bali adalah ternak yang sudah beradaptasi dengan sangat baik selama ratusan tahun di Nusa Tenggara Barat. Ketiga, pemasarannya mudah terbukti permintaan daging sapi selalu lebih tinggi dari ketersediannya. Terakhir, kualitas genetik sapi Bali ditengarai cendrung menurun dari waktu ke waktu akibat seleksi negatip. oleh karena itu, untuk meningkatkan produktifitas dan peran sapi dalam menyediakan daging dan pendapatan peternak, kualitas genetik sapi Bali harus selalu ditingkatkan. Salah satu caranya adalah melalui seleksi pejantan, sehingga kualitas genetic dan produktifitas anak sapi yang lahir dari bibit sapi jantan terseleksi akan meningkat dan pada akhirnya pendapatan peternak juga akan meningkat. Berdasarkan alasan seperti diuraikan diatas, pengabdian kepada masyarakat dengan topik “Sosialisasi Tata Cara Seleksi Calon Pejantan Sapi Bali di desa Beririjarak kecamatan Wanasabe kabupaten Lombok Timur” telah dilaksanakan dengan tujuan untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan peternak sapi di desa Beririjarak mengenai tata cara seleksi pejantan sapi Bali yang ungul. Hasil pengabdian kepada masyarakat ini menunjukkan bahwa, 100% peserta menyatakan bahwa materi penyuluhan sanngat bermanfaat dan akan diterapkan ketika mereka menseleksi sapi Bali jantan sebagai pejantan. Disarankan supaya materi penyuluhan ini juga perlu disosialisasikan kepada peternak atau kelompok sapi di kecamatan lain atau di Nusa Tenggara Barat pada umumnya.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.010 |
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".