Pelatihan Mendeley dalam Upaya Merangsang Motivasi Menulis Mahasiswa Angkatan 2020 Prodi Matematika FMIPA Universitas Negeri Makassar
Bibliographic record
Abstract
Pelatihan ini berawal dari diskusi singkat dengan mahasiswa angkatan 2020 Program Studi Matematika FMIPA UNM secara lepas mengenai kiat mereka menulis, baik menulis untuk keperluan lomba-lomba ataupun proposal skripsi. Diskusi ini berlanjut santai dan mengerucut dengan menawarkan mereka untuk berkolaborasi melaksanakan pelatihan Mendeley. Pelatihan ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan atau keluhan mahasiswa mengenai teknik mempermudah menulis sitasi dan daftar pustaka (bibliography) dengan kriteria atau template yang beragam, seperti style Harvard, APA, IEEE, Vancouver, dan IOP SciNotes. Hal lain yang akan dituntaskan adalah memanfaatkan aplikasi Mendeley untuk menyimpan atau mengarsipkan berkas jurnal, buku, ataupun referensi lain untuk mempermudah mencari kembali dan menyusun bibliography-nya. Sehingga, secara detail dapat dituliskan tujuan pelatihan ini adalah untuk (1) meningkatkan pengetahuan mahasiswa Prodi Matematika Angkatan 2020 dalam menggunakan Mendeley; (2) meningkatkan kesadaran peserta tentang pentingnya Mendeley dalam penulisan sitasi dan bibliography; (3) meningkatkan wawasan, kemampuan, dan keterampilan peserta dalam mengoperasikan Mendelay sebagai aplikasi yang lebih informatif dan inovatif; dan (4) mengurangi jumlah mahasiswa Prodi Matematika yang menuliskan sitasi dan bibliography secara manual. Metode yang digunakan adalah direct interactive cooperative training. Peserta yang mengikuti pelatihan ini adalah 24 orang. Hasil survey google-form menunjukkan bahwa pelatihan ini sangat baru dan dibutuhkan bagi peserta. Mereka merasa terbantukan untuk mengenal dan mencoba menggunakan Mendeley untuk selanjutnya sebagai aplikasi yang membantu menulis sitasi dan bibliography.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".