PENGEMBANGAN PRODUK OLAHAN HASIL PERIKANAN TERSTANDAR UNTUK MENGGALI POTENSI PRODUK UNGGULAN DI WILAYAH DESA CINTARATU, KABUPATEN PANGANDARAN
Bibliographic record
Abstract
Desa Cintaratu, Kabupaten Pangandaran memiliki potensi yang masih terus dikembangkan terutama terkait sektor pertanian dan perikanan. Sebagian warga desa diidentifikasi telah memiliki usaha di bidang budidaya perikanan air tawar namun belum memiliki kelompok khusus pengolah ikan. Beberapa bahan baku yang dapat dimanfaatkan antara lain ialah: berbagai jenis ikan air tawar dan laut, udang, limbah-limbah hasil perikanan (tulang, kulit, sisik, kepala, jeroan) ataupun komoditas pertanian yang berlimpah dan tersedia di Kawasan Pangandaran seperti gula aren. Upaya yang dilakukan melalui kegiatan pengabdian pada masyarakat ini dalam rangka mengintroduksi proses pengolahan produk olahan hasil perikanan dengan menggunakan bahan baku yang tersedia secara lokal ialah dengan cara sosialisasi, diseminasi, praktik dan pendampingan mengenai cara memproduksi hasil olahan tradisional berbahan baku lokal yang sesuai dengan standar yang berlaku. Adapun produk-produk yang dipilih untuk didiseminasikan dalam kegiatan ini ialah abon ikan, dendeng lembaran, kaldu bubuk udang dan tepung tulang ikan. Rangkaian kegiatan ini dimulai sejak 20 Oktober -17 November 2022 dan dihadiri oleh khalayak sasaran yang berasal dari anggota-anggota PKK dan aparatur desa sebanyak 29 orang. Respon dan partisipasi aktif dari seluruh peserta sangat baik, hal ini dapat ditunjukkan dari antusiasme dalam melakukan praktik dan diskusi serta hasil evaluasi terhadap kegiatan ini, dimana para peserta berharap kegiatan sejenis ini kembali diadakan dalam waktu dekat. Total lima prototype produk dapat dihasilkan dari rangkaian kegiatan PPM ini.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.008 |
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".