Pendampingan Optimalisasi Budidaya Aren (Arenga pinnata (Wurmb) Merr.) Berkelanjutan melalui Sinergi, Silvikultur, dan Agroforestry di Desa Bonto Manurung
Bibliographic record
Abstract
Budidaya aren (Arenga pinnata (Wurmb) Merr.) memiliki potensi strategis sebagai sumber penghidupan masyarakat pedesaan sekaligus berperan dalam pelestarian lingkungan. Di Desa Bonto Manurung, Kabupaten Maros, potensi tersebut belum dimanfaatkan secara optimal karena rendahnya pengetahuan petani mengenai teknik budidaya yang tepat, lemahnya kelembagaan kelompok tani, dan belum diterapkannya pendekatan agroforestry secara sistematis. Kondisi ini menjadi dasar dilaksanakannya kegiatan pengabdian kepada masyarakat. Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas petani dalam pengelolaan budidaya aren secara berkelanjutan melalui pendekatan sinergis antara silvikultur dan sistem agroforestry. Selain itu, kegiatan ini juga ditujukan untuk memperkuat kelembagaan kelompok tani dan mendorong penerapan sistem agroforestry yang adaptif terhadap potensi lokal. Metode pelaksanaan menggunakan pendekatan Participatory Action Research (PAR), yang melibatkan kegiatan observasi, diskusi kelompok terfokus (FGD), pelatihan teknis, demonstrasi plot, serta pendampingan kelembagaan. Evaluasi dilakukan melalui pre-test dan post-test untuk mengukur peningkatan pengetahuan peserta. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan rata-rata skor pengetahuan peserta sebesar 35–45 poin pada empat aspek utama: silvikultur aren, agroforestry, manajemen kamikelembagaan, dan pemasaran hasil. Selain itu, terjadi penguatan struktur organisasi kelompok dan munculnya inisiatif penerapan agroforestry di tingkat petani. Kegiatan ini menunjukkan bahwa kolaborasi antara perguruan tinggi, pemerintah daerah, dan masyarakat dapat menghasilkan dampak nyata dalam meningkatkan kapasitas lokal dan mendorong budidaya aren yang 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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".