Pengelolaan Sampah Rumah Tangga Dan Pemanfatan Lahan Pekarangan Untuk Mendukung Pengembangan Desa Wisata
Bibliographic record
Abstract
Sampah rumah tangga dapat mencemari lingkungan sehingga perlukan teknologi untuk mengolahnya. Kompos hasil pengolahan sampah rumah tangga dapat dimanfaatkan sebagai pupuk tanaman di lahan pekarangan. Tujuan utama penelitian ini adalah menggunakan teknologi tebe modern untuk mengolah sampah rumah tangga untuk pemupukan tanaman di lahan pekarangan. Penelitian dilaksanakan di Desa Petang Kabupaten Badung. Metode yang digunakan adalah penyuluhan, pelatihan dan aplikasi penggunaan hasil pengolahan sampah rumah tangga (kompos) untuk tanaman cabe, tomat dan terong di lahan pekarangan. Hasil penelitian menemukan hampir 89,38 % kelompok tani telah mengetahui dengan baik teknologi tebe modern pengolahan sampah rumah tangga menjadi kompos. Kelompok tani sudah berhasil membuat kompos dari sampah rumah tangga dan mengaplikasi pada tanaman cabe, tomat dan terong di lahan pekarangan. Penelitian ini menjadi sangat penting dilakukan untuk pengolahan sampah rumah tangga menjadi kompos dan diaplikasikan pada tanaman di lahan pekarangan untuk mendukung pengembangan desa wisata implementasi praktik budidaya berkelanjutan yang sejalan dengan prinsip green economy
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.011 |
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".