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Enregistrement W3044459226 · doi:10.58411/6f742s06

ANALISIS PENGUKURAN ANGKA EKONOMI KREATIF KOTA MALANG

2020· article· id· W3044459226 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePANGRIPTA · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk: (1) menyusun dokumen Pengukuran Angka Ekonomi Kreatif yang berupa PDRB ekonomi kreatif dari 16 subsektor ekonomi kreatif di Kota Malang tahun 2018. (2) memproyeksikan atau melakukan forecasting angka PDRB ekonomi kreatif Kota Malang untuk tahun 2019 sampai 2023. Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan metode survei dan data sekunder. Survei dengan sampel sebesar n = 416 lapangan usaha. Perhitungan PDRB Ekonomi kreatif pada penelitian ini menggunakan pendekatan PDRB produksi, yaitu jumlah nilai tambah seluruh aktivitas ekonomi, dimana nilai tambah diperoleh dari output dikurangi konsumsi antara. Hasil penelitian ini adalah: (1) PDRB ADHB total ekonomi kreatif Kota malang melalui survei sebesar Rp. 7,70714 triliun dan PDRB ADHK total ekonomi kreatif Kota malang melalui survei sebesar Rp. 5,616 triliun. (2) Proyeksi dari pertumbuhan PDRB ekonomi kreatif Kota Malang berdasarkan harga konstan meningkat setiap tahunnya, yaitu tumbuh sebesar 8,10% pada tahun 2019, 8,20% tahun 2020, 8,44% tahun 2021, 8,70% tahun 2022 dan tumbuh sebesar 8,93% pada tahun 2023. (3) subsektor unggulan dari ekonomi kreatif Kota Malang adalah kuliner, kriya, dan Fashion, sedangkan untuk subsektor prioritas adalah Aplikasi dan Game Developer; Film, Animasi dan Video; Musik.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge 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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,007

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,150 · 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