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Enregistrement W3046903515 · doi:10.36859/jap.v3i2.197

PARTISIPASI MASYARAKAT DALAM PERENCANAAN PEMBANGUNAN DESA DI KABUPATEN BANDUNG

2020· article· en· W3046903515 sur OpenAlexaff
Agustina Setiawan, Utang Suwaryo, Mudiyati Rahmatunnisa

Notice bibliographique

RevueJurnal Academia Praja · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Governance and Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunity participationField researchQualitative researchJavaSociologyCommunity developmentSocioeconomicsGeographyPolitical scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is intended to study community participation in village development planning in Bandung regency, West Java Province. The question raised is related to community participation in Sayati village, Margahayu sub-district; Nanjung Village, Margaasih District; Margamukti Village, Pangalengan District; and Ciburial Village, Cimenyan District, Bandung Regency, West Java Province. Participation is intended more to explore the process of involvement in expressing opinions, opportunities in expressing opinions and opportunities in implementing policy planning and development programs in the four selected villages. In this study, researchers used the Arnstein ladder model developed by Hart as the grand analysis theory in this study. In this study used a qualitative method so that the main instrument is the researcher himself. The technique used in this study is observation which is completed with in-depth interviews conducted with key informants and making field notes about events that researchers encounter in the field. The results showed that, community participation in village development planning in accordance with formal procedures for the formulation of development planning in Bandung Regency, community participation in village development planning which only took the form of physical presence and community participation in village development planning which only took the form of participation ideas and ideas alone by ignoring participation in physical presence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,258 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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