Konsep Memanusiakan Manusia Lewat Budaya Pada Pengembangan Panti Asuhan Di Kabupaten Tabanan
Bibliographic record
Abstract
Panti Asuhan merupakan sebuah tempat untuk merawat dan memelihara anak yatim atau yatim piatu, Anak-anak yang kurang beruntung, Menurut data kementerian Sosial, saat ini jumlah anak yatim pia-tu di Indonesia sebanyak 4.023.622. Yakni terdiri dari 20.000 anak yang ditinggal orangtua akibat Covid-19 ; 45.000 anak yang diasuh LKSA dan 3.978.622 anak diasuh oleh keluarga tidak mampu. Pada Perencanaan dan Perancangan Panti Asuhan ini di hadapi 2 Masalah Utama Perancangan di antaranya (1) Suasana (2) Fasilitas, sebagai tempat Hunian dan Tempat Mendidik Anak, untuk menampung anak terlantar, yatim, piatu dan yatim piatu, dengan memberikan pengasuhan peran penganti orang tua melalui pengasuhan Ibu Asuh dan Bapak Asuh, dan dengan Pengembangan yang di lakukan untuk Penambahan Kapasitas Pelaku dan Fasilitas dan Penambahan pemenuhan Fungsi Edukasi pada Panti Asuhan, yang di wujudkan oleh Sekolah Informal untuk megembangkan pendidikan anak, maka dalam panti asuhan ini menampung 2 fungsi Utama (1) Fungsi Hunian yang di wujudkan oleh Panti Asuhan dan (2) Fungsi Edukasi yang di wujudkan oleh Sekolah Informal. Kabupaten Tabanan di pilih karena Objek Usulan yang akan dilakukan Pengembangan Panti Asuhan berada pada lokasi tersebut, lebih tepat nya pada Kabupaten Tabanan, Kecamatan Selemadeg Timur, Desa Bantas dengan nama Panti Asuhan Sos Childern’s Bali.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.071 | 0.014 |
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".