BISNIS KULINER CIMOL
Bibliographic record
Abstract
Pada zaman seperti sekarang ini banyak sekali makanan ringan yang sedang dijual di pasaran yang biasa masyarakat sebut dengan cemilan. Jenis cemilan yang banyak kita jumpai di warung, atau pasar yang ada disekitar kita adalah cemilan cimol. Dari sekian banyaknya jenis cemilan baik itu cemilan basah atupun cemilan kering yang ada saat ini banyak sekali jenis makanan modern yang terbuat atau buatan pabrik canggih yang terjual di warung atau pasaran yang ada di dekat kita. Sedangkan industry rumahan yang di pakai untuk membuat makanan ringan seperti cimol bisa kita dapatkan dengan mudah di pasaran. Sama halnya yang kita ketahui bahwa para konsumen di Indonesia banyak sekali masyarakat bahkan hampir semuanya menyukai makanan ringan atau cemilan.Makanan ringan merupakan sebuah makanan yang biasanya di konsumsi oleh masyarakat pada saat mereka sedang istirahat atau bersantai. Ataupun mereka sedang di pertengahan sarapan dan makan siang mereka. Kondisi perkulihan yang saat ini mungkin jadwal perkulihan para mahasiswa sangat padat sehingga terkadang mahasiswa lupa makan siang atau sarapan bahkan makan malam sehingga cemilan atau makanan ringan lah yang menjadi pengganti makanan pokok mereka. Selain dari itu terkadang juga harga makanan yang cukup terbilang mahal di kalangan mahasiswa sehingga mereka lebih memilih
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.252 | 0.153 |
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".