Notice bibliographique
Résumé
The Covid-19 pandemic in Indonesia since March 2020 has had an impact on negative economic growth for two quarters, namely minus 5.2 percent in the second quarter and minus 3.49 percent in the third quarter (yoy). Likewise, the economic growth of Kulon Progo Regency is expected to experience a drastic decline in 2021, after 2019/2019 had the highest growth reaching 18 percent.This article aims to analyze impact the Covid-19 pandemic has on the economy growth of Kulon Progo Regency per economic sector. This article also projections Kulon Progo's economic growth until 2024 using eleven projection methods. From the results of the projections carried out, the Gross Regional Domestic Product (GRDP) of Kulon Progo Regency in 2020 is predicted to slow down due to the Covid-19 pandemic case which affects almost all sectors. However, this decline only occurred in 2020, because in the following year several sectors are predicted to increase in line with the improving situation and operation of infrastructure projects. Several sectors that will increase, such as the transportation and warehousing sectors, due to normal activities at Yogyakarta International Airport (YIA). Based on the optimistic, moderate, and pessimistic scenario, Kulon Progo Regency's economic growth will continue to grow positively. There are two contributions of this research, firstly analyzing the impact of the pandemic and projecting the impact for the next 4 years and secondly, the projection is carried out using the best model of eleven methods.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».