Pelatihan AutoCAD Siswa SMK Nasional Depok sebagai Pembekalan dalam menghadapi Era New Normal
Bibliographic record
Abstract
Indonesia merupakan salah satu negara yang terdampak Covid-19, Indonesia menempati urutan tertinggi di Asia Tenggara sebagai negara dengan kasus Covid-19. Indonesia juga berada di peringkat 31 dunia dan 11 se-Asia dengan total keseluruhan mencapai 41.431 kasus dari data 17 Juni 2020. Salah satu provinsi di Indonesia yang terdapat banyak kasus positif adalah Jawa Barat. Jawa Barat menempati peringkat tiga sebagai provinsi dengan kasus positif Covid-19. Kota Depok merupakan salah satu wilayah Provinsi Jawa Barat yang paling banyak kasus dimana hingga per 17 Juni 2020, terkonfirmasi 671 kasus positif Covid-19. Hal ini menjadi perhatian karena banyak masyarakat Kota Depok yang terdampak Covid-19, seperti usaha yang mengalami kebangkrutan dan Pemutusan Hubungan Kerja dikarenakan operasional yang tidak berjalan dengan normal. Melihat situasi Kota Depok terkait Covid-19, FTI-UJ selaku instansi pendidikan yang berada di wilayah Kota Depok mencoba membantu mempersiapkan dan membekali siswa sekolah guna menghadapi Era New Normal yang sedang digalakkan pemerintah untuk meningkatkan perekonomian negara. FTI-UJ bekerja sama dengan SMK Nasional Depok memberikan pelatihan AutoCAD kepada siswa sekolah SMK Nasional Depok agar kelak mampu bersaing di Era New Normal. Hasil dari kegiatan ini adalah panduan-panduan praktis dan sederhana dalam membuat desain menggunakan AutoCAD.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".