SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DENGAN METODE ELECTRE (ELIMINATION ET CHOIX TRADUISTANT LA REALITE) STUDI KASUS: KECAMATAN SELESAI
Notice bibliographique
Résumé
Program Keluarga Harapan (PKH) is an intense social protection program on providing cash assistance to households that meet the criteria of the Program Keluarga Harapan (PKH). The goal of Program Keluarga Harapan (PKH) in the short term is to reduce the burden of KSM (Very Poor Families) while in the long term it is expected to break the poverty chain between generations, so that the next generation can get out of poverty and be more prosperous. Based on the results of this study proposed a decision support system with the METHOD ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant La Realite) which is one of the multi-criterion decision making methods based on the concept of outranking by using a paired comparison of alternatives based on each appropriate criteria. From the ELECTRE method, there is an alternative result that is less favourable, namely A1 with the result of 0, A2 with the result of 0, A3 with the result of 2, A2 with the result of 1 and A5 with the result of 4. Thus the A5 becomes the alternative with the highest value.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,006 | 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 ».