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Enregistrement W2784875369 · doi:10.29244/jskpm.1.4.421-434

Social Capital and Poverty in Two Rural Community, Sukamakmur Subdistrict, Bogor Regency, West Java

2017· article· en· W2784875369 sur OpenAlexaff
Yemima Kristina Panggabean, Djuara P. Lubis

Notice bibliographique

RevueJurnal Sains Komunikasi dan Pengembangan Masyarakat [JSKPM] · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Governance and Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertySocial capitalEconomic growthPolitical sciencePopulationSocioeconomicsDevelopment economicsSociologyEconomicsSocial scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poverty is one of the social problems that are complex and not easily overcome. Many of the programs organized by the government with the aim of improving social welfare and reduce poverty, both in rural and urban community. Poverty in the rural population is still relatively high, despite the many efforts made by the government and many who hope to reduce poverty. Many factors lead to or affecting rural poverty remains high. There is a new paradigm says that social capital has a relationship with poverty. The purpose of this paper is to analyze the level of poverty of the rural population, analyze the level of social capital, and analyze how the relationship between social capital and poverty level of the community. This research was supported quantitative qualitative data. The results of this study demonstrated an association between social capital with urban poverty. Key words: poverty, relationship, rural community, social capital====================================================ABSTRAK Kemiskinan merupakan salah satu masalah sosial yang sangat kompleks dan tidak mudah penanggulangannya. Banyak program yang diselenggarakan oleh pemerintah dengan tujuan meningkatkan kesejahteraan masyarakat dan mengurangi kemiskinan, baik dalam unit desa maupun kota. Kemiskinan pada masyarakat perdesaan masih tergolong tinggi, walaupun telah banyak upaya yang dilakukan pemerintah dan banyak pihak yang harapannya dapat mengurangi penduduk miskin. Banyak faktor yang mengakibatkan atau mempengaruhi kemiskinan masyarakat perdesaan tetap tinggi. Ada sebuah paradigma baru yang mengatakan bahwa modal sosial memiliki hubungan yang erat dengan kemiskinan. Tujuan dari tulisan ini adalah menganalisis tingkat kemiskinan masyarakat perdesaan, menganalisis tingkat modal sosial, dan menganalisis bagaimana hubungan antara tingkat modal sosial dengan kemiskinan masyarakat tersebut. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif yang didukung data kualitatif. Hasil penelitian ini menunjukkan terdapat hubungan antara modal sosial dengan kemiskinan masyarakat perdesaan.Kata kunci: hubungan, kemiskinan, masyarakat perdesaan, modal sosial

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,303 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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