Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi besaran sumber-sumber pendapatan asli daerah, langkah-langkah yang ditempuh dalam peningkatan pendapatan asli daerah (PAD), mengeksplorasi hambatan-hambatan yang terjadi dalam optimalisasi sumber-sumber PAD, dan solusi strategis dalam optimalisasi PAD.Metode penelitiannya adalah kuantitatif dan kualitatif (mix method).Hasil penelitian menunjukkan bahwa besaran keempat sumber pendapatan asli daerah mengalami trend pendapatan yang fluktuatif selama tahun 2013-2017.Kontribusi keempat sumber pendapatan asli daerah terhadap pendapatan daerah dinilai masih rendah.Faktor-faktor penghambat optimalisasi pendapatan asli daerah Provinsi NTT terdiri dari faktor internal dan eksternal.Faktor internal meliputi budaya kelembagaan, administrasi (biaya operasional), teknologi informasi, kondisi geografis, kualitas dan kuantitas SDM.Sedangkan, faktor eksternal meliputi kepentingan politik tertentu, kondisi ekonomi masyarakat dan kesadaran masyarakat. Strategi-strategi yang telah diimplementasi dalam optimalisasi pendapatan asli daerah Provinsi NTT antara lain; strategi intensifikasi, ekstensifikasi dan peningkatan mutu pelayanan. Melalui hasil AHP, alternatif strategi yang dipilih adalah mengoptimalkan strategi inovasi.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,037 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».