Dampak Covid-19 Terhadap Perekonomian Indonesia Dari Sisi Pendapatan Nasional Pendekatan Pengeluaran
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the extent of the impact of Covid-19 on the Indonesian economy in terms of national income, which is calculated based on the expenditure method with components of household consumption, gross investment, expenditure and net exports, and future predictions, if the Covid-19 pandemic will continue in the future. long time. From the expenditure side, economic growth in quarter II-2020 compared to quarter II-2019 (y-on-y) contracted in all components. The deepest contraction occurred in the Export of Goods and Services Component of 11.66 percent, followed by the Gross Fixed Capital Formation Component with a contraction of 8.61 percent. The growth in the component of the LNPRT Consumption Expenditure contracted by 7.76 percent, and the growth in the Government Consumption Expenditure component contracted by 6.90 percent. When compared with the previous quarter (q-to-q), economic growth from the expenditure side contracted in all components except for the Government Consumption Component, which grew by 22.32 percent. This is due to an increase in spending on social assistance, especially for the response to the Covid-19 pandemic. The component that experienced the deepest contraction occurred in exports of goods and services amounting to 12.81 percent. Meanwhile, imports of goods and services as a subtracting component decreased by 14.16 percent.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».