PARTISIPASI PEMUDA DALAM KONTESTASI POLITIK DI KABUPATEN MAROS (STUDI KASUS : PEMILIHAN CALON ANGGOTA LEGISLATIF TAHUN 2019)
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the factors that influence youth participation in legislative elections inMaros regency in 2019. The participation of youth is as participants in the election of a political party.Based on data from the Regional Election Commission (Election Commission) Maros has recorded asmany as 105 young men involved as a legislative candidate Maros regency in 2019. The method usedin this research is qualitative method with descriptive models. The data collection was done byinterview, observation, and focus group discussion (FGD). The informants came from variousbackgrounds political parties and youth organizations. Determination of informants were chosenintentionally (purposive). This study was conducted in Maros, from December 2019 until February2020. The results showed that the factors that influence youth participation in legislative electionscontestation is divided into three: the idealism of youth, power relations and capital, as well as thesupplementary administrative requirements. 1) pertaining to the idealism of youth and youthorganizations during a student activities on campus. 2) The power relations and capital, capitalutilization and the persona of the parents of the young man to come forward to fight. 3) Complementaryadministrative requirements, relating to the regulation of elections that take advantage of youth toparticipate as election participants and carried out by a political party elite as well as the supplementaryadministrative requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».