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Enregistrement W3038465126 · doi:10.31595/biyan.v2i1.243

MANAJEMEN PUSAT KESEJAHTERAAN SOSIAL DESA SEKARWANGI KECAMATAN SOREANG KABUPATEN BANDUNG

2020· article· id· W3038465126 sur OpenAlexfundno aff
Annisa Purnamawati Putri, Didiet Widiowati, Dede Kuswanda

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmiah Kebijakan dan Pelayanan Pekerjaan Sosial (Biyan) · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of BristolInternational Development Research Centre
Mots-clésGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pusat Kesejahteraan Sosial (Puskesos) merupakan organisasi berbasis masyarakat yang memiliki peran dalam penanganan kemiskinan di tingkat desa/kelurahan. Nilai strategis Puskesos yaitu adanya Basis Data Terpadu (BDT) yang memuat data warga miskin dan rentan miskin di desa/kelurahan. Puskesos juga merupakan organisasi yang menggunakan pendekatan single window services untuk penyaluran bantuan sosial. Optimalisasi fungsi Puskesos salah satunya dapat dilihat dari perspektif manajemen. Penelitian ini menjabarkan manajemen Puskesos Exen-Bersama serta penerapan Model ARC untuk peningkatan efektivitas manajemen Puskesos. Manajemen Puskesos dilihat dari tingkah laku manajerial dan komponen organisasi yang terdiri dari institutional subsystem, management subsystem, dan production subsystem. Penelitian aksi dan tindakan digunakan sebagai metode penelitian serta melibatkan penerapan teknik penelitian partisipatif. Intervensi yang telah dilakukan berdampak pada perubahan pada tiga komponen organisasi berupa pengukuhan Peraturan Desa tentang Puskesos, manajemen data warga Desa Sekarwangi, dan data warga yang dapat diakses cepat. Penelitian ini memberi gambaran bahwa Puskesos sebagai organisasi pelayanan manusia dapat berperan lebih efektif dengan melakukan pembenahan aspek-aspek manajemen. Kata Kunci: Puskesos; Manajemen; single window services; Model ARC

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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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