Pemberdayaan Masyarakat dan Pengembangan Potensi Wilayah di Desa Manukaya Gianyar Bali
Bibliographic record
Abstract
Desa Manukaya adalah sebuah desa yang terletak di Kabupaten Gianyar. Wilayah Desa Manukaya adalah 1496 km2, ada 13 banjar di Desa Manukaya. Wilayah desa terdiri dari 141 km2 sawah dan kebun 891,79 km2 dan memiliki potensi di bidang budaya, pertanian, perkebunan, peternakan dan industri kerajinan, yang belum dieksplorasi secara optimal, sehingga sinergi antara masyarakat dan kampus dibutuhkan sebagai bentuk penerapan Tri Dharma Perguruan Tinggi. Mitra kegiatan adalah KWT Mertha Jati yang diberikan pelatihan dalam pengolahan makanan yang terbuat dari jeruk (permen jeruk), para wanita yang bekerja di industri rumah keripik rempeyek melalui pelatihan manajerial (packing and labeling). Mitra lainnya adalah KSU Banjar Malet di sektor usaha simpan pinjam. Program kerja terdiri dari produksi VCO, pemanfaatan limbah VCO sebagai pakan ternak, program Pemeriksaan Mata Gratis, pencegahan stunting, senam lansia, pengajaran Polisi Sekolah Kecil, penyuluhan tentang TOGA, pengembangan kelompok tari dan tabuh, program pengajaran bahasa Inggris dan mengembangkan paket wisata untuk Pura Pegulingan. Kegiatan pendampingan dilakukan melalui program KKN PPM dengan metode pelatihan, penyuluhan, sosialisasi dan pemanfaatan teknologi tepat guna. Hasil atau luaran yang dicapai dari kegiatan ini adalah peningkatan produktivitas mitra, peningkatan mutu kesehatan dan pendidikan, serta pengembangan seni budaya yang menunjang pariwisata.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 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".