Akses dan Penggunaan TIK pada Rumah Tangga dan Individu di Kecamatan Barru
Notice bibliographique
Résumé
Bagi negara berkembang seperti Indonesia, mengukur akses dan penggunaan TIK adalah kunci untuk memantau kemajuan negara menuju masyarakat informasi dan merupakan bagian penting untuk analisis dan perencanaan kebijakan bidang TIK dan kebijakan terkait lainnya. Dalam kaitannya dengan perancangan kebijakan, penting untuk melakukan pengukuran TIK di Kecamatan Barru Kabupaten Barru karena masuk dalam Kawasan Perdesaan Prioritas Nasional (KPPN), sebuah kawasan perdesaan yang ditetapkan oleh Bappenas dan Kemenko PMK guna mengurangi kesenjangan antara desa dan kota dalam berbagai sektor.Dalam agenda kebijakan KPPN, 4 dari 5 Desa di Kecamatan Barru termasuk didalamnya. Pengukuran ini dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan data statistik yang komprehensif dan sebanding untuk mendukung keputusan kebijakan pemerintah dan industri dalam bidang TIK untuk mengurangi kesenjangan digital di wilayah tersebut. Metode yang digunakan adalah survey terhadap 384 responden. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui wawancara tatap muka dengan menggunakan kuesoiner. Indikator yang digunakan mengacupada International Telecommunication Union (ITU) pada tingkat rumah tangga dan individu. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa akses dan penggunaan terhadap telepon seluler dan internet sangat tinggi di Kecamatan Barru, namun akses dan penggunaan komputer masih rendah.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».