The Optimization Management of Special Autonomy Funds for Acehnese People Welfare
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to examine the factors contributing to the less optimum management of the Aceh special autonomy funds for the development and welfare of the Acehnese people. Specifically, Aceh received the special autonomy funds of IDR 56.67 trillion from 2008 to 2018, yet the vast funds have not been successful in change the face of Aceh in terms of poverty, unemployment, and other social diseases. This study employed a descriptive qualitative research design and data collection involved interviews, observation, and document study. The informants were selected by purposive and snowball sampling. The results of the study showed that three factors contributed to the less optimum management of the Aceh special autonomy funds. First, the regulation of the Aceh special autonomy funds management has not been standardized and frequently changed, and thus it cannot be used as a complete guideline. Second, the management authority of the special autonomy funds was unclear between the provincial and the district/city government, resulting in no good coordination between the parties. Third, the poor management of the Aceh special autonomy funds led to the poorly targeted development and community empowerment. Based on the findings, it can be concluded that these three factors hindered the Aceh special autonomy funds from fulfilling the goals of realizing the development and welfare for the Acehnese people.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».