EMANFAATAN SEJENGKAL TANAH MILIK WARGA UNTUK DIKOMERSILKAN MENJADI PEMENUHAN KEBUTUHAN HINGGA PROSPEK EKONOMI
Bibliographic record
Abstract
Bergulirnya Wabah Covid-19 yang melanda Indonesia sejak akhir 2019 sampai dengan saat ini menjadikan sebagian sumber mata pencaharian di berbagai daerah menjadi sulit. Desa Lare-lare dengan luas wilayah ± 80 km2 jumlah jiwa 1930 dari 482 KK diapid oleh pegunungan dan pantai dimana luas wilayah pertanian sebesar 350 hektar. Diketahui bahwa uang yang keluar untuk kebutuhan sayur dari 482 KK X Rp 5.000 dalam sehari sebesar Rp 2.410.000, dalam satu bulan mencapai Rp 72.300.000, sehingga dalam satu tahun sebesar Rp 8.676.000, Hal ini menjadi tujuan dari pengabdian mahasiswa KKN-T Universitas Muhammadiyah Palopo Angkatan III tahun 2021 untuk meraih peluang pasar dari peamanfaatan sejengkal tanah warga. Metode yang digunakan adalah budi daya kangkung cabut melalui pemanfaatan sejengkal tanah milik warga dan pemasaran dengan system basket marketing Adapun persiapan yang dilakukan untuk proses budidaya yaitu mempersiapkan rencana pengabdian, menyediakan kurikulum penanaman, Sosialisai. Hasil pengabdian dari pemanfaatan sejengkal tanah iala terpenuhinya kebutuhan sayur warga dan mendapatkan tambahan penghasilan serta menjadi motifasi berkelanjutan.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.055 | 0.011 |
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".