E-Wirus: Strategi Peningkatan Ekonomi Keluarga Penyandang Disabilitas Kota Bogor
Bibliographic record
Abstract
Keluarga penyandang disabilitas adalah salah satu kelompok yang rentan terhadap kemiskinan di Indonesia karena menghadapi berbagai hambatan, dintaranya: hambatan sosial, ekonomi, termasuk akses terhadap pekerjaan dan informasi. Keterbatasan keterampilan bantu diri pada anak penyandang disabilitas dapat menghambat kemampuan orang tua untuk bekerja. Selain itu, anak penyandang disabilitas memiliki kebutuhan yang lebih banyak daripada anak lain pada umumnya, misalnya kebutuhan pengobatan, terapi, alat bantu, dan kebutuhan khusus lainnya. Hasil analisis situasi yang dilakukan di YPD Kota Bogor menunjukkan bahwa mayoritas keluarga dengan anak penyandang disabilitas mengalami kesulitan ekonomi. Tekanan ekonomi subjektif yang dirasakan oleh keluarga dengan anak penyandang disabilitas mengganggu pemenuhan kebutuhan keluarga. Dengan kata lain, kesejahteraan ekonomi keluarga tersebut belum tercapai. Jika tidak ditangani, dapat berdampak buruk pada kesejahteraan masyarakat secara keseluruhan dan meningkatkan angka kemiskinan. Oleh karena itu, diperlukan program pemberdayaan, guna meningkatkan perekonomian keluarga dengan anak penyandang disabilitas. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah melalui kegiatan wirausaha. Program E-Wirus (Wirausaha Digital) diusulkan untuk memperkuat ekonomi keluarga penyandang disabilitas melalui wirausaha digital, sehingga dapat membantu meningkatkan perekonomian keluarga, dengan tetap memenuhi kebutuhan anak penyandang disabilitas.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 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".