Pengembangan Program Sanggar Kegiatan Belajar (SKB) Kabupaten Enrekang melalui Model Kemitraan
Bibliographic record
Abstract
Banyak permasalahan yang sebenarnya dialami oleh SKB seperti keterbatasan dalam hal pendanaan dan fasilitas. Keterbatasan dana, dan fasilitas menyebabkan peran lembaga mitra sangat penting untuk mendukung penyelenggaraan program di SKB. Lembaga mitra baik pemerintah maupun swasta memiliki peran penting dalam penyelenggaraan dan menentukan keberhasilan program yang dilaksanakan oleh SKB. Dengan menjalin kemitraan dengan lembaga lain, SKB diharapkan dapat mengatasi kelemahan dan tantangan yang terjadi dalam penyelenggaraan programnya. Meskipun lembaga mitra mempunyai peran sangat penting, tetapi masih banyak SKB belum optimal melaksanakan kemitraan dengan lembaga lain dan hanya mengandalkan bantuan pemerintah pusat yang jumlahnya sangat terbatas dan belum dapat mengatasi permasalahan yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk : 1) Menggambarkan perencanaan program kemitraan yang dilaksankan oleh UPT SKB Kabupaten Enrekang, 2) Menggambarkan implementasi model kemitraaan yang dilaksanakan oleh UPT SKB Kabupaten Enrekang.Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif. Subjek penelitian adalah Kepala UPT SKB Kabupaten Enrekang, pamong UPT SKB Kabupaten Enrekang, staff Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga Kabupaten Kabupaten Enrekang, serta pengelola PKBM Padel. Pengumpulan data menggunakan metode wawancara. Peneliti merupakan instrument utama penelitian dengan dibantu pedoman wawancara. Teknik analisis data yang dilakukan adalah display data, reduksi data dan penarikan kesimpulan. Teknik trianggulasi yang dilakukan untuk menjelaskan keabsahan data dengan menggunakan trianggulasi sumber.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 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".