PENGEMBANGAN POTENSI EKONOMI KAWASAN PESISIR SEDATI BERBASIS MASYARAKAT
Notice bibliographique
Résumé
Kecamatan Sedati merupakan salah satu Kecamatan berpotensi di Kabupaten Sidoarjo. Potensi yang terdapat di Kecamatan Sedati ialah perikanan tangkap dan perikanan tambak. Potensi perikanan memberikan kontribusi terhadap pembangunan ekonomi di Kabupaten Sidoarjo secara umum. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pengembangan potensi ekonomi kawasan pesisir Sedati berbasis partisipasi masyarakat. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif kuantitatif dan kualitatif. Teknik analisis yang digunakan adalah Analisis Skalogram dengan tujuan untuk mengetahui potensi ekonomi, Analisis Partisipasi Masyarakat untuk mengetahui tingkat partisipasi masyarakat dan Analisis SWOT-STEEP untuk menentukan strategi pengembangan potensi ekonomi. Hasil penelitian berdasarkan Analisis Skalogram menunjukkan bahwa Desa Kalanganyar adalah desa yang paling berpotensi dibandingkan desa pesisir lainnya di Kecamatan Sedati untuk potensi perikanan tambak. Hasil analisis partisipasi masyarakat menunjukkan bahwa tingkat partisipasi masyarakat kawasan pesisir Kecamatan Sedati berada pada level 2 Theraphy, yaitu inisiatif datang dari Pemerintah dan hanya satu arah. Hasil dari kombinasi matriks SWOT-STEEP menunjukkan prioritas utama yang harus ditingkatkan yaitu aspek sosial, dengan cara meningkatkan mutu dan kualitas sumber daya manusia masyarakat yang ada di kawasan pesisir Sedati. Kata Kunci : Partisipasi masyarakat, Pesisir, Potensi ekonomi, Skalogram, STEEP-SWOT.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».