Pemetaan dan Identifikasi Kebutuhan Administratif Guna Perbaikan Grade Koperasi Wanita di Wilayah Kecamatan Diwek
Bibliographic record
Abstract
Tujuan kegiatan ini adalah pemetaan serta identifikasi kebutuhan administratif guna perbaikan grade koperasi wanita di wilayah kecamatan diwek, kegiatan Pendampingan ini melibatkan 20 mitra yaitu 20 koperasi wanita yang tersebar di 20 desa di wilayah kecamatan Diwek. Model kegiatan ini mayoritas dilaksanakan secara daring yaitu: 1) penelusuran grade masing-massing kopwan dan 2) konfirmasi kepada masing-masing pengursu kopwan, dalam hal ini diwakili oleh para ketua kopwan tentang informasi yang didapat dari https://depkop.go.id, 3) Identifikasi kebutuhan dokumen guna perbaikan grade. Dari hasil penelusuran pada https://depkop.go.id diketahui bahwa 20 kopwan yang ada di wilayah kecamatan Diwek, hanya 1 kopwan yang berada pada grade B, 1 Kopwan berada pada grade C2, sedangkan 18 yang lain berada pada grade D. Beberapa factor penyebab dari hal tersebut diatas antara lain: 1) Ketidaktahuan para pengurus kopwan bahwa kopwanya belum bersertfikat, 2) Ketidaktahuan para pengurus kopwan bahwa masa berlaku sertifikat koperasinya telah habis, 3) Belum dilaporkannya hasil RAT tahun – tahun yang lalu ke Dinas Koperasi dan UMK Jombang oleh pengurus yang lama, 4) Sudah dilaporkannya hasil RAT tahun – tahun yang lalu ke Dinas Koperasi dan UMK Jombang namun belum diunggah secara daring ke situs https://depkop.go.id Kegiatan PKM ini akan dilanjutkan pada semester berikutnya dengan agenda kegiatan pendampingan pemenuhan kelengkapan administrative hingga proses pengunggahan dokumen secara daring di https://depkop.go.id.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.109 | 0.037 |
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".