PERAN PEMERINTAH DAERAH DALAM MENGENTASKAN KEMISKINAN DI KABUPATEN TANGERANG PROVINSI BANTEN
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Tangerang Regency has many potential natural resources and human resources that should be added value in increasing the economic potential of the community. However, the people’s life in Tangerang district is still living in poverty. Looking at the facts in the field that there are still many people living in slums, the researchers need to conduct a study on how the role of local government in Tangerang District eradicate poverty in the region. The research design refers to secondary data from 2011-2015. The research was conducted by qualitative method with descriptive inductive writing to obtain data. The scope of writing is about the role of Local Government of Tangerang Regency in Eradicating Poverty as well as factors that inhibit and support the role. The results of this sresearch illustrates that the role of Local Government of Tangerang Regency in alleviating poverty is quite a lot of realized in 25 excellent programs that are implemented consistently cross-sectoral and cross-SKPD which is expected to solve synergic regional problems and integrated but the community is still constrained some access related to clean water facilities, especially in some densely populated areas or slums in coastal areas. Keywords: role, local government, poverty
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».