Bibliographic record
Abstract
WHO menetapkan bahwa Covid-19 adalah pandemi. Sejak itu pula Negara-negara di belahan dunia di hantui oleh kecemasan. Saat ini dunia sedang dalam kondisi yang tidak teratur. Terjadi kekacauan dalam berbagai hal apapun, termasuk dalam mengimplementasikan bela Negara di era pandemic covid-19 ini. Konsep bela negara dapat diartikan secara fisik dan non-fisik, secara fisik dengan mengangkat senjata menghadapi serangan atau agresi musuh, secara non-fisik dapat didefinisikan sebagai segala upaya untuk mempertahankan negara dengan cara meningkatkan rasa nasionalisme, yakni kesadaran berbangsa dan bernegara, menanamkan kecintaan terhadap tanah air, serta berperan aktif dalam memajukan bangsa dan Negara. Survey ini bertujuan untuk mendeskripsikan pemahaman warga negara tentang implementasi atau penerapan bela negara di era pandemi Covid-19. Metode penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif dengan pengumpulan data dari artikel, jurnal maupun perpustakaan. Kesimpulan dalam hal mengimplementasikan bela negara yaitu Mematuhi semua kebijakan yang telah pemerintah keluarkan dalam penanganan Covid-19, Mendukung UMKM, Apabila ada tetangga atau masyarakat sekitar yang terkena Covid-19, maka kita tidak boleh mengucilkannya, Meningkatkan kesadaran diri untuk mematuhi protokol kesahatan dalam mengatasi pandemi Covid-19 dan Tidak menyebarkan berita hoax atau berita yang tidak benar.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 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; 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".