Pelatihan Pembuatan Pakan Komplit di Desa Paopao Kabupaten Barru
Bibliographic record
Abstract
Swasembada Daging sapi belum bisa dicapai. Permasalahan utama yang menyebabkan hal tersebut yaitu populasi sapi potong terbesar yaitu pada kalangan peternak, yang hanya memiliki kapasitas usaha 2-3 ekor per orang. Keterbatasan peternak dalam menyediakan pakan secara konsisten dari segi kuantitas, kualitas dan kontinuitas menjadi kendala utama. Tujuan dilakukannya kegiatan pengabdian ini yaitu untuk menyampaikan informasi terkait teknologi penyediaan pakan kepada masyarakat dalam bentuk pakan komplit yang berbasis indigofera dan bahan pakan lokal. Kegiatan ini dilakukan pada bulan September 2024. Kelompok sasaran/ mitra kegiatan ini yaitu kelompok tani hutan Tompo Sekka, Desa Paopao Kabupaten Barru. Metode pelaksanaan kegiatan yaitu penyuluhan dan praktek pembuatan pakan. Hasil yang diperoleh pada kegiatan pengabdian ini yaitu formulasi ransum dan pakan komplit yang telah dibuat berbasis indigofera dan bahan pakan lokal yang dapat diaplikasikan pada ternak sapi potong. Setelah mengikuti kegiatan pengabdian ini, masyarakat peternak diharapkan mampu mengadopsi formulasi ransum yang telah disusun dan menerapkan pakan komplit pada usaha budidaya sapi potong yang secara langsung dapat berdampak pada peningkatan populasi ternak sapi di Indonesia.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.061 | 0.014 |
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".