Kajian Tingkat Pemahaman Aparat Daerah Dalam Penerapan Dan Pelaksanaan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW)
Notice bibliographique
Résumé
Penataan ruang merupakan suatu alat yang dapat mengurangi kesenjangan pertumbuhan antarwilayah, menterpadukan antar sektor dan mensinkronisasikan program pembangunan yangberwawasan lingkungan serta berkelanjutan. Peran yang begitu besar dari penataan ruang dalamproses pembangunan sangat diperlukan kesiapan aparatur pemerintah khususnya aparatur Pemerintah Daerah dalam memahami substansi rencana tata ruang wilayah beserta turunannya yanglebih operasional. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran mengenai pemahaman aparat daerahdalam memahami substansi rencana tata ruang wilayah beserta turunannya. Metode penelitian yangdigunakan adalah kualitatif deskripsi melalui diskusi dengan responden dan penyebaran kuesioner.Hasil dari kuesioner, diperoleh sebagian aparat cukup memahami substansi rencana tata ruang danturunannya, namun kurang pemahaman terhadap luasan wilayah perencanaan. Selain itu, hanya sekitar 33% responden (aparat) yang terlibat dalam perencanaan memiliki pendidikan penataanr uang. Adapun dari hasil diskusi, diperoleh bahwa persoalan deliniasi luasan wilayah perencanaanmenjadi persoalan dan kendala.  Disamping itu juga dengan kedalaman muatan rencana rinci.Persoalan ini muncul akibat belum adanya pedoman penyusunan rencana rinci. Berdasarkan hasil tersebut diatas, maka dalam penerapan penyelenggaraaan penataan ruang yang lebih operasional dibutuhkan pedoman penyusunan rencana rinci yang ringkas langsung padapersoalan-persoalan substansial yang dihadapi aparat dalam menyusunnya. Kriteria deliniasi luasanwilayah harus secara tegas dicantumkan agar dapat memudahkan dalam penentuan penyusunan danpenyediaan dana.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».