EDUKASI DAN PENDAMPINGAN KEGIATAN PRODUKSI SAMILER DALAM UPAYA MENINGKATKAN MUTU PRODUKSI DAN PEMASARAN DIGITAL
Bibliographic record
Abstract
Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk memberikan edukasi dan pendampingan dalam kegiatan produksi Samiler sebagai upaya untuk meningkatan mutu produksi dan pemasaran digital industri rumahan kerupuk Sameiler di Desa Wonosunyo, Kecamatan Gempol, Kabupaten Pasuruan. Kegiatan edukasi dan pendampingan dilakukan melalui 3 tahapan yaitu perencanaan, pelaksanaan, dan evaluasi tindak lanjut. Pada kegiatan perencanaan, dilakukan analisis situasi dan potensi desa Wonosunyo dalam hal produksi kerupuk Samiler yang merupakan kuliner khas setempat. Pada tahap pelaksanaan dilakukan edukasi melalui seminar dan pendampingan mulai dari proses pembuatan produk, pengawasan mutu, dan pemasaran digital. Hasil kegiatan ini meliputi 1) adanya analisis situasi dan potensi desa Wonosunyo yaitu kuliner khas kerupuk Samiler, 2) edukasi dilakukan melalui sosialisasi materi rangkaian kegiatan produksi meliputi kualitas dan pemasaran dengan menggunakan media sosial Facebook, dan 3) adanya evaluasi tindak lanjut kegiatan selanjutnya antara lain penguatan laporan keuangan sehingga akan tercatat Laba Rugi dan Harta dan adanya alat produksi yang mampu mempercepat dan lebih higienis. Kegiatan pendampingan selanjutnya diarahkan pada kualitas produksi pada variasi bentuk dan rasa kerupuk Samiler serta memperluas jejaring pemasaran, misalnya Tik Tok Live, Istagram, dan sebagainya.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 0.009 |
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".