Arahan Peningkatan Daya Saing Daerah Kabupaten Kediri
Notice bibliographique
Résumé
Kabupaten Kediri memiliki daya saing kurang optimal yang disebabkan oleh faktor perekonomian daerah dan sumber daya manusia. Namun, terdapat faktor lain yang juga menjadi penyebabnya yang memiliki keterkaitan dengan faktor perekonomian daerah dan sumber daya manusia. Dengan demikian, terdapat beberapa faktor yang menyebabkan Kabupaten Kediri berdaya saing kurang optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah merumuskan arahan peningkatan daya saing daerah Kabupaten Kediri. Untuk mencapai tujuan penelitian dilakukan tiga tahapan analisis yaitu pertama, menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh meningkatkan daya saing daerah Kabupaten Kediri menggunakan alat analisa Confimatory Factor Analysis. Kedua, menganalisis faktor prioritas dalam peningkatan daya saing daerah Kabupaten Kediri menggunakan alat analisa Analytic Hierarchy Process. Ketiga, menentukan arahan peningkatan daya saing daerah Kabupaten Kediri menggunakan deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat empat faktor yang perlu diperhatikan dalam peningkatan daya saing daerah Kabupaten Kediri yaitu, perekonomian dan keuangan daerah, SDM dan ketenagakerjaan, infrastruktur dan SDA, serta lingkungan usaha produktif. Dari keempat faktor tersebut yang menjadi prioritas pertama dalam peningkatan daya saing daerah Kabupaten Kediri adalah faktor SDM dan ketenagakerjaan. Selanjutnya, faktor lingkungan usaha produktif sebagai prioritas kedua, faktor infrastruktur dan SDA sebagai prioritas ketiga, dan faktor perekonomian dan keuangan daerah sebagai prioritas terakhir.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».