IDENTIFIKASI PRIORITAS SEKTOR-SEKTOR POTENSIAL GUNA MERANCANG STRATEGI PENGEMBANGAN PEMBANGUNAN MELALUI ANALISIS SHIFT-SHARE DAN SWOT
Notice bibliographique
Résumé
Dalam rangka merumuskan perencanaan pembangunan pemerintah daerah yang baik, maka dibutuhkan suatu strategi pengembangan terhadap sektor-sektor potensial daerah yang dapat berfungsi sebagai pedoman dan arah pelaksanaan pembangunan guna meningkatkan perekonomiannya. Pada beberapa kasus, suatu daerah kurang jeli dalam mengidentifikasi sektor-sektor potensial sehingga banyak dijumpai suatu pengembangan dan atau pembangunan yang dilakukan suatu daerah tidak tepat sasaran, sehingga perlu adanya suatu penelitian yang dapat mengidentifikasi prioritas pengembangan sektor-sektor potensial sehingga pembangunan daerah sesuai pada sasaran serta rancanganstrategi pengembangan terhadap sektor-sektor tersebut. Dalam mengidentifikasi sektor-sektor potensial digunakan analisis shift share untuk menghitung perubahan pertumbuhan (pergeseran) sektor-sektor potensial guna menghasilkan prioritas. Sedangkan untuk merancang strategipengembangan menggunakan teknik SWOT. Dari hasil analisis shift share terhadap daerah Gresik, beberapa sektor potensial yang layak dikembangkan adalah sektor industri pengolahan, sektor perdagangan, hotel dan restoran dan sektor pertanian.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 ».