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Enregistrement W2803668588 · doi:10.31316/akmenika.v14i2.1007

Analisis Implementasi UU Nomor 6 tahun 2014 tentang Desa dalam Pengelolaan Alokasi Dana Desa dengan Metode Logic Model (Studi pada Desa Pateken Kecamatan Wonoboyo Kabupaten Temanggung Jawa Tengah Tahun 2016).

2020· article· id· W2803668588 sur OpenAlexaff
Rani Eka Diansari

Notice bibliographique

RevueAkmenika Jurnal Akuntansi dan Manajemen · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Governance and Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Desa adalah susunan pemerintahan terkecil di Negara Kesatuan Republik Indonesia ini. Pengaturan Desa yang baik secara tidak langsung dapat menyebabkan munculnya sistem pemerintahan yang baik pula. Undang-undang no.6 tahun 2014 adalah satu bentuk bahwa pemerintah telah berusaha memperbaiki tata kelola pemerintahan Desa agar dapat berjalan lebih baik. Tata kelola Keuangan pemerintah Desa identik dengan mengelolaan Alokasi dana Desa (ADD). Laporan ADD merupakan sebuah bentuk pertanggung jawaban Desa terhadap pemerintah pusat. Dengan adanya Undang-undang No.6 Tahun tahun 2014 tentang Desa, Desa diharapkan mampu mengem-bangkan potensi Desa dengan optimal. Penelitian ini memfokuskan perhatian pada penerapan prinsip akuntabilitas dalam pengelolaan ADD sebagai implementasi Un-dang-undang No.6 Tahun 2014 dengan tujuan untuk mendeskripsikan akuntabilitas pengelolaan Alokasi Dana Desa dengan menggunakan Model Logic.Penelitian ini merupakan rangkaian penelitian yang dilakukan karena sebelumnya dilakukan kegiatan pengabdian masyarakat terkait kesiapan implementasi Undang-undang no.6 Tahun 2014 tentang Desa dan ditemukan indikasi bahwa Desa Pateken dalam menyelenggarakan administrasi keuangannya belum sesuai dengan peraturan yang berlaku. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan studi kasus, alat analisis yang digunakan adalah Model Logika.

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)0,003
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
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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