PELATIHAN CIPTA PUISI DALAM RANGKA MEMPERINGATI HARI IBU OLEH PIMPINAN WILAYAH AISYIYAH BENGKULU
Bibliographic record
Abstract
Salah satu program Lembaga Kebudayaan (LK) Pimpinan Wilayah Aisyiyah (PWA) Bengkulu tahun 2020 adalah mengadakan Lomba Cipta Puisi Hari Ibu. Agar kegiatan lomba dapat berhasil dengan baik maka perlu memotivasi para calon peserta dan peserta yang sudah mengirimkan karyanya dengan kegiatan pelatihan. Tujuan pelatihan ini adalah memberikan pengetahuan kepada para peserta tentang konsep, prinsip, dan teknik menulis puisi serta capaian kompetensi mampu mencipta puisi sesuai dengan tema yang telah ditentukan. Selain itu, dalam kegiatan pelatihan diadakan juga kegiatan umpan balik, merevisi dan mengedit karya puisi yang sudah ditulis peserta. Metode yang diterapkan dalam kegiatan PKMS ini adalah metode pemaparan dan responsi. Pelatihan dilaksanakan melalui Aplikasi Zoom Cloud Meetings. Topik materi yang disampaikan adalah: pengertian puisi, struktur puisi, jenis-jenis puisi, dan teknik menulis puisi. Hasil pelatihan ini menyatakan bahwa pelatihan berjalan dengan baik, peserta cukup interaktif, jumlah peserta yang mengikuti pelatihan sudah mencukupi perwakilan anggota Asyiyah pada berbagai tingkat dan bidang, serta tempat domisili. Pelatihan ini dapat memotivasi peserta mengikuti Lomba Cipta Puisi Hari Ibu yang dilaksanakan oleh PWA Bengkulu.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| 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) | 0.063 | 0.015 |
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".