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Enregistrement W1519060547 · doi:10.21831/socia.v11i1.3744

STRATEGI DAN RENCANA AKSI PENGEMBANGAN PELAYANAN SOSIAL PERKOTAAN (URBAN SOCIAL SERVICES) DALAM RANGKA MENINGKATKAN DAYA DUKUNG KAWASAN DI WILAYAH DKI JAKARTA.

2015· article· id· W1519060547 sur OpenAlexaff
Joko Christanto

Notice bibliographique

RevueSOCIA Jurnal Ilmu-Ilmu Sosial · 2015
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artikel ini ditulis berdasarkan penelitian yang dilakukan di wilayah Propinsi Daerah Khusus Ibukota Jakarta bertujuan untuk meningkatkan dan mengembangkan fasilitas pelayanan sosial perkotaan sesuai dengan dinamika sosial dan ekonomi masyarakat dalam rangka mewujudkan pemerataan pelayanan sosial perkotaan yang adil sesuai dengan tingkatan kelompok masyarakat. Metode yang digunakan adalah metode survei dengan basis analisis data sekunder yang didukung oleh data hasil observasi lapangan serta perbandingan secara antar waktu (time series).Teknik analisis menggunakan statistik deskriptif kualitatif dan kuantitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada tiga strategi yang dapat digunakan yaitu strategi kemitraan, strategi pemberdayaan dan strategi penguatan kelembagaan, sedangkan rencana aksi pengembangannya dirumuskan kedalam program kemitraan antara pemerintah pusat dan daerah, pemda dengan swasta, pemda dengan masyarakat; progam kemitraan tersebut juga dapat dilaksanakan melalui mekanisme fasilitasi pemda terhadap masyarakat dan swasta; program pemberdayaan dan program penguatan kelembagaan dan sumberdaya manusia dengan rencana aksi meliputi pengkajian kebijakan dan penyusunan rencana pelayanan sosial, Pengembangan model pelayanan sosial, pembentukan dan pengembangan sistem informasi, basis data serta jaringan kerja Kata Kunci: strategi, rencana aksi dan pelayanan sosial perkotaan

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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