Pelatihan Teknis dan Pendampingan Manajemen Usaha Untuk Meningkatkan Penjualan Produk Di Unit Pengolahan Ikan (UPI) Distrik Sentani, Kabupaten Jayapura
Bibliographic record
Abstract
Distrik Sentani memiliki Potensi sumber daya manusia produktif, kekayaan sumber daya alam, dukungan kebijakan pemerintah dan keberadaan infrastruktur menciptakan peluang besar bagi pengembangan ekonomi yang berkelanjutan di Distrik Sentani, termasuk dalam pengembangan Unit Pengolahan Ikan yang dapat meningkatkan ekonomi masyarakat setempat. Unit Pengolahan Ikan di Distrik Sentani menghadapi masalah seperti kurangnya pengetahuan tentang manajemen usaha, diantaranya manajemen produksi mencakup cara-cara produksi yang baik/Good Manufacturing Practices dan manajemen pemasaran mencakup pemasaran digital, yang berdampak pada rendahnya produktivitas dan daya jual produk. Tujuan pengabdian masyarakat ini guna meningkatkan pemahaman mengenai cara-cara produksi yang baik/Good Manufacturing Practices, dan meningkatkan keterampilan melakukan pemasaran secara digital. Pengabdian masyarakat melibatkan 8 Pemilik Unit Pengolahan Ikan yang berada di Distrik Sentani. Metode yang digunakan dalam pelatihan adalah ceramah/sosialisasi dengan tatap muka langsung & pendampingan yakni dengan melakukan praktek langsung. Perbaikan : Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan pemahaman peserta mengenai GMP dari 31,8% menjadi 100% setelah pelatihan, seluruh peserta juga berkomitmen menerapkannya dan mendaftarkan produk ke BPOM. Selain itu, seluruh peserta (100%) telah memahami strategi pemasaran digital, serta seluruh UPI telah memiliki akun pemasaran digital (Facebook Marketplace dan Google Business), meningkat dari sebelumnya yang hanya 1 UPI saja
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.065 | 0.025 |
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".