Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini ingin mengkaji tentang Musik Campursari Pada Masyarakat Etnis Jawa Di Tanjung Balai untuk mengetahui gambaran bagaimana fenomenasosial budaya ini hadir ditengah tengah masyarakat. Berdasarkan fenomena sosial budaya tersebut maka dalam penelitian ini dapat dirinci beberapa persoalan sebagai berikut: 1) Bagaimana bentuk penyajian musik campursari pada kelompok masyarakat jawa di Tanjungbalai?, 2) Bagaimana fungsi musik campursari pada kelompok mayarakat jawa di Tanjungbalai? 3) Bagaimana makna musik campursari pada masyarakat jawa di kota Tanjung balai?.Penelitian ini mengunakan metode deskriptif kualitatif, dengan menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif mengumpulkan data dari lapangan penelitian berdasarkan studi kepustakaan, wawncara dan pengamatan langsung, selanjutnya di lakukan pembuatan laporan yang di tulis secara deskriftif kualitatif.Dalam penelitian ini dapat dijelaskan bahwa Secara keseluruhan, live music dapat menjadi strategi yang efektif untuk meningkatkan berbagai aspek dari operasional dan pengalaman pelanggan di sebuah kafe. Dengan perencanaan dan pelaksanaan yang tepat, live music dapat memberikan keuntungan jangka panjang bagi kafe tersebut.Tidak hanya itu saja, bahwa secara keseluruhan, keberadaan live music di Cafe UnbossMedan tidak hanya menambah nilai hiburan tetapi juga meningkatkan daya tarik kafe secara signifikan, baik dalam hal menarik pengunjung baru maupun mempertahankan loyalitas pelanggan lama.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 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".