PERILAKU MASYARAKAT TERHADAP KONSUMSI PRODUK DAGING DAN TELUR SELAMA PANDEMI COVID-19 DI KALIMANTAN SELATAN
Bibliographic record
Abstract
Makalah ini bertujuan untuk mengetahui perilaku masyarakat terhadap konsumsi produk dagingdan telur selama masa pandemi covid-19 di Kalimantan Selatan. Metode pengumpulan data dengan caramenyebarkan kuisoner online melalui aplikasi google form. Jumlah responden sebanyak 149 orang yangterdiri atas 33.56% laki-laki dan 66.44% wanita. Hasil penelitian diketahui bahwa sebagian besarresponden adalah PNS/TNI/Polri/BUMN sebanyak 61.07%. responden yang memiliki pendapatan di atasUpah Minimal Provinsi (UMP) Kalsel sekitar 42.95% dan 28.19 % berada di bawah UMP, sedangkan28.86% adalah responden yang pendapatannya berada dalam kisaran UMP (sedikit di bawah dan di atasUMP) antara Rp 2.500.000-4.999.999. Pendidikan responden sebagaian besar adalah sarjana sebanyak48.99% dan 56.38% menjalankan perintah pemerintah untuk membatasi ke luar rumah. Respondenmengetahui bahwa mengkonsumsi produk ternak berupa telur dan daging dapat meningkatkan imuntubuh. Konsumsi telur dan daging dari responden sebagian besar adalah tetap, namun ada yangmengalami kenaikan dan penurunan konsumsi baik telur atau daging. Umumnya responden tidakmengalami kesulitan untuk mendapat produk asal ternak baik telur atau daging. Responden sebagianbesar mendapatkan produk telur berasal dari warung/toko/supermarket, sedangakan untuk produk dagingsebagain besar berasal dari pasar tradisonal. Alasan terbesar dari responden mengalami kesulitan untukmendapatkan produk berupa telur adalah tidak berani ke luar rumah, sedangkan untuk produk dagingalasan terbesar karena harganya mahal. Selama masa pandemi Covid-19 masyarakat Kalimantan Selatanumumnya cenderung lebih memilih mengkonsumsi telur dibandingkan daging yang diperoleh dariwarung/toko/supermarket/ pasar tradisional daripada menggunakan pembelian secara online.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.057 | 0.019 |
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".