Penerapan Teknologi Tepat Guna Alat Pengering Ergonomis dan Pengembangan Ekonomi Biru Untuk Kemandirian UMKM Di Pulau Poteran Kabupaten Sumenep
Bibliographic record
Abstract
Pulau Poteran merupakan salah satu pulau kecil di Kabupaten Sumenep yang memiliki potensi sumber daya kelautan dan perikanan cukup besar. Namun, berdasarkan lima kriteria kemandirian pulau kecil, Pulau Poteran belum sepenuhnya memenuhi syarat sebagai pulau yang mandiri. Terutama pada aspek pengembangan sektor ekonomi utama dan kerjasama ekonomi antar pulau yang masih perlu diperkuat. Oleh karena itu, diperlukan intervensi berbasis teknologi dan penguatan kapasitas ekonomi lokal untuk mendorong kemandirian tersebut. Kegiatan ini bertujuan untuk menerapkan teknologi tepat guna berupa alat pengering ergonomis yang ramah lingkungan serta mengembangkan pendekatan ekonomi biru melalui pemberdayaan pelaku UMKM sektor perikanan. Metode pelaksanaan mencakup identifikasi kebutuhan teknologi, pelatihan pembuatan dan penggunaan alat pengering, serta pendampingan manajemen usaha dan pemasaran produk berbasis hasil laut. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa alat pengering ergonomis dapat meningkatkan efisiensi proses pengolahan hasil perikanan, menjaga mutu produk, serta memperluas jangkauan pemasaran. Selain itu, pendekatan ekonomi biru yang diterapkan mampu meningkatkan nilai tambah produk dan memperkuat jejaring antar pelaku usaha lokal. Kegiatan ini memberikan kontribusi nyata dalam meningkatkan kemandirian ekonomi masyarakat Pulau Poteran, sekaligus mendorong terwujudnya pembangunan berkelanjutan berbasis potensi wilayah pesisir. Ke depan, model ini dapat direplikasi di pulau-pulau kecil lainnya dengan karakteristik serupa
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.005 |
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".