SOSIALISASI DAN PENDAMPINGAN INOVASI DIGITAL: APLIKASI KAMUS BAHASA BANGKA BELITUNG–INDONESIA UNTUK MENDORONG LITERASI BAHASA DI MA NURUL IHSAN BATURUSA
Bibliographic record
Abstract
Di Indonesia yang sering dikenal sebagai negara multikultural, kekayaan bahasa daerah menjadi bagian penting dari kekayaan nasional yang perlu kita dijaga, dilestarikan, dan dikembangkan lebih lanjut. Salah satu bahasa daerah yang mempunyai nilai budaya sangat tinggi yakni bahasa Bangka Belitung, yang merupakan bahasa ibu masyarakat di Pulau Bangka Belitung. Tujuannya yakni memberikan pemahaman yang serius tentang pentingnya pelestarian bahasa daerah, sekaligus membekali siswa dan guru dengan keterampilan dalam menggunakan aplikasi kamus digital secara optimal dan maksimal. Metode pelaksanaan kegiatan pengabdian ini menggunakan pendekatan edukatif dan partisipatif, dengan menekankan pada kolaborasi aktif antara tim pengabdian kepada masyarakat dan pihak MA Nurul Ihsan sebagai mitra. Tujuan utama dari metode ini ialah untuk memastikan bahwa setiap tahapan kegiatan : mulai dari identifikasi masalah sampai dengan pelaksanaan dan solusi bisa dipahami, diterima, dan dimanfaatkan secara optimal oleh sasaran kegiatan, yakni siswa dan guru di MA Nurul Ihsan Baturusa. Kegiatan sosialisasi dan pendampingan penggunaan aplikasi kamus digital Bahasa Bangka–Indonesia di MA Nurul Ihsan Baturusa sudah dilaksanakan dengan lancar dan mendapat sambutan positif dari pihak sekolah, baik siswa maupun guru MA nurul Ihsan. Seluruh rangkaian kegiatan, mulai dari sosialisasi, pelatihan teknis, hingga sesi pendampingan berjalan sesuai rencana dan menghasilkan beberapa temuan penting yang menunjukkan efektivitas kegiatan ini dalam mendukung penguatan literasi bahasa Indonesia dan pelestarian bahasa daerah Bangka Belitung.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".