Analisis Potensi Sektor Unggulan dan Pemetaan Kemiskinan Masyarakat di Wilayah Maminasata Sulawesi Selatan
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to map sectoral superior potential and changes in regional poverty levels in the Mamminasata region. The method used in this study is qualitative descriptive, using quantitative analysis tools, leading sector analysis tools such as Location Quotient (LQ), Growth Ratio Model (MRP), Overlay Analysis, and Klassen Typology. The results of the study show that there is still a high level of disparity in leading sectors in the Mamminasata region. The results of the analysis show that Makassar City has 12 leading sectors, Kab. Gowa, 7 leading sectors, Maros District 4 leading sector, and Takalar District 3 superior sector. While the results of the Klassen Typology analysis show that only Makassar City consistently shows 12 superior sectors in quadrant I (advanced and fast-growing sectors). While other regencies are only 3 sectors which are in quadrant I, other economic sectors are growing but depressed, there are also potential ones. In fact, Maros Regency and District. Takalar has 11 sectors that are still lagging behind. Based on the poverty mapping of districts / cities in the Mamminasata area, it shows that Makassar City and District. Gowa has an average number of poor people lower than South Sulawesi Province. Takalar Regency tends to be the same as South Sulawesi province, and there are paradoxical symptoms between GDP and poverty. Whereas Kab. Maros is above the poverty average of Prov. South Sulawesi. In aggregate poverty in the Mamminasata area declined during the study period. Makassar City, Kab. Gowa, Kab. Maros, even though the rate of growth declined, the number of poor people also declined. Whereas Takalar Regency has increased GDP but its poverty has also increased.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».