TERNAK DI KABUPATEN SAROLANGUN PERAN DINAS PERTANIAN DALAM MENGAWASI HEWAN TERNAK MENURUT PERATURAN DAERAH NOMOR 23 TAHUN 2007 TENTANG PENETIBAN PEMELIHARAAN DI KABUPATEN SAROLANGUN
Bibliographic record
Abstract
Menurut Peraturan Daerah Nomor 23 Tahun 2007 Tentang Penertiban Pemeliharaan Ternak Pasal 4 yaitu: 1). Dinas Pertanian bertanggung jawab dalam menertibkan ternak yang berkeliaran dikota kabupaten dan kota kecamatan, 2). Peternak dan kelompok peternak serta milik hewan lainnya bertanggung jawab terhadap ternak dibawah pengawasan, 3). Kepala Dinas Pertanian dalam melaksanakan penertiban ternak, dapat dibantu oleh tim yang ditetapkan dengan bupati. Kemudian berdasarkan Peraturan Daerah Nomor 3 Tahun 2008 Tentang Susunan Organisasi dan Tata kerja Dinas Daerah Kabupaten Sarolangun. Dinas Perikanan dan Peternakan sebelumnya adalah bagian dari Dinas Pertnian, yaitu Bidang Perikanan dan Peternakan. kemudian berdasarkan Perturan Daerah Nomor 3 Tahun 2008 Dinas Pertanian Kabupaten Sarolangun dipecah menjadi 3, 2 berbentuk Dinas yaitu Dinas Pertanian, dan Dinas Perikanan dan Peternakan, dan 1 berbentuk Badan yaitu Badan Kabupaten Sarolangun. Penelitian ini menggunakan analisis Kualitatif. Dari hasil penelitian dapat diperoleh bahwa peran Dinas Pertanian dalam mengawasi Penertiban Pemeliharaan Ternak berdasarkan Pengawasan Preventif Prosedur ( tidak langsung) dan Pengawasan Refresif ( langsung) termasuk dalam kategori Pengawasan Kerang baik. Hal ini dikarenakan: (1). Kurangnya kesadaran sumber daya manusia, (2). Kurangnya anggaran, dan (3). Kurangnya Koordinasi.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.012 |
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".