PENDAMPINGAN ONLINE DALAM JARINGAN (DARING) SERTIFIKASI KOMPETENSI TENAGA KERJA KONSTRUKSI PADA MASA PANDEMI COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG
Bibliographic record
Abstract
Kompetensi tenaga kerja kontrusi sadah semakin berkembag dengan ditetapkannya kebijakan. peningkatan kualitas dan kuantitas sertifikasi kompetensi tenaga kerja memang sangat penting serta membutuhkan pelaksanaan sertifikasi yang benar-benar objektif, tepat tujuan, sasaran, akuntabilitas dan bermanfaat baik secara teknis maupun administratif. Permasalahannya yaitu kurangnya informasi, minimnya pengetahuan lemahnya daya tarik dan kurangnya pembinaan serta pendampingan. Metode yang digunakan dalam pelaksanaan yaitu metode standarisai kompetensi tenaga kontruksi. Langkah yang dilakukan yaitu tahap persiapan, tahap pengguanan perangkat, tahap evaluasi. Dari pelaksaan dapat disimpulkan 1). peningkatan sumber daya manusia (SDM) terutama pengetahuan praktis konstruksi berbasis informasi dan data internet (Daring) kepada peserta, dimasa pandemik covid-19 ini (Mahasiswa / SMK, Pekerja Konstruksi, masyarakat,tukang dan mandor) uji kompetensi tenaga kerja konstruksi di random pada kabupaten/kota di propinsi Lampung. 2) Membantu masyarakat konstruksi untuk dapat lebih efektif (lulus uji) dan sadar akan kebutuhan sertifikasi kompetensi tenaga kerja sesuai dengan amanat UU No.2 Tahun 2017 tentang Jasa Konstruksi terkhusus di propinsi Lampung.3) Membantu kinerja pemerintah dalam hal ini Balai Besar Pembinaan Jasa Konstruksi Wilayah Sumatera Bagian Selatan dan LPJK Daerah Lampung dalam percepatan kualitas dan kuantitas Kompetensi Tenaga Kerja Konstruksi.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.080 | 0.020 |
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".