Peningkatan Kreatifitas Anak Melalui Kegiatan Children Funday RPTRA Amanah Bunda Kelurahan Tanjung Duren Selatan
Bibliographic record
Abstract
Kemaujuan teknologi terkadang dimanfaatkan untuk kegiatan yang kurang bermanfaat oleh masyarat secara umum dan anak-anak secara khusus. Penggunaan teknologi dapat memberikan dampak negatif terhadap anak-anak jika tidak diawasi dengan baik, salah satunya adalah bermain game maupun menonton youtube di gadget tanpa pendampingan orang tua. Kegiatan tersebut berdampak kepada kurangnya olah tubuh da waktu beraktifitas anak-anak dengan lingkungannya sehingga dapat menurunkan daya kreatifitas maupun disiplin anak. Untuk meningkatan kreatifitas anak-anak maka diadakan kegiatan Children Fun Day (ChiFuDay) yang bertujuan untuk meningkatkan kreatifitas Anak-anak dan menumbuhkan sikap disiplin serta tanggung jawab anak-anak. Metode kegiatan ini dengan cara mengadakan lomba-lomba dan kegiatan yang menarik bagi anak-anak RPTRA dalam upaya untuk memberikan sikap sikap positif dengan cara yang menarik sehingga anak-anak tertarik dan juga menyerap nilai-nilai kepemimpinan dan kerjasama yang ada pada permainan/lomba/kegiatan yang ada. Adapun beberapa lomba yang akan diselenggarakan pada acara “ChiFuDay” yaitu: Tebak Gambar, Kuda Bisik, Estafek Sarung, Timang-timang dan Menyebrangi lautan. Kegiatan ChiFuDay dilaksanakan di wilayah RPTRA Amanah Bunda Tanjung Duren Selatan, yang mana wilayah ini tidak jauh dari lingkungan Universitas Agung Podomoro. Hasil akhir dari pelaksanakan kegiatan ChiFuDay adalah agar anak-anak dapat bertumbuh kembang dengan lingkungan yang baik melalui kegiatan yang membangun kreatifitas mereka.
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 | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.141 | 0.036 |
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".