Identifikasi Modal Sosial dan Kebudayaan Masyarakat dalam Mendukung Pengembangan Perkotaan Tempeh, Kabupaten Lumajang
Bibliographic record
Abstract
Identifikasi modal sosial dan kebudayaan menjadi daya tarik Perkotaan Tempeh yang mampu membantu perkembangan Perkotaan Tempeh dengan memperlihatkan beberapa kebudayaan atau kebiasaan masyarakat sekitar. Untuk modal sosial dan kebudayaan masyarakat Perkotaan Tempeh tidak memerlukan sebuah paksaan, dikarenakan mereka melakukan kegiatan tersebut dengan sukarela dan kebudayaan dapat tercipta di antara mereka karena suatu adat istiadat. Oleh karena itu, penelitian ini membantu tentang identifikasi modal sosial dan kebudayaan masyarakat dalam mendukung pengembangan Perkotaan Tempeh. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kualitatif. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini terbagi menjadi tiga macam yaitu observasi primer dan sekunder, melakukan wawancara dan membaca studi literatur. Masyarakat Perkotaan Tempeh memiliki kebudayaan yang khas dan modal sosial yang berbeda seperti kebudayaan menyalakan kembang api saat terdapat adam dan hawa sedang melakukan lamaran di saat waktu siang hari, lalu terdapat beberapa desa yang memiliki adat istiadat yang berbeda tapi tetap saling memahami dikarenakan mereka campuran dari adat madura dan adat jawa. Tujuan penelitian ini untuk mendukung mengambangkan Perkotaan Tempeh dengan mengidentifikasi modal sosial dan kebudayaan Masyarakat.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.006 |
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".