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Enregistrement W3155296979 · doi:10.31869/mi.v15i1.2527

ANALISIS PARTISIPASI WARGA MISKIN DALAM PERUMUSAN PERENCANAAN PEMBANGUNAN NAGARI DI NAGARI TANJUANG ALAM DAN NAGARI SUMANIK KABUPATEN TANAH DATAR TAHUN 2018

2021· article· id· W3155296979 sur OpenAlexaff
Ari Ashadi, Afrizal Afrizal, Rusda Khairati

Notice bibliographique

RevueMenara Ilmu · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Governance and Development
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini dilatar belakangi amanat Undang-Undang Nomor 25 tahun 2004 tentang Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional (SPPN) dan Undang-Undang Nomor 6 Tahun 2014 tentang Desa yang mengamanatkan perlunya partisipasi masyarakat dalam perencanaan pembangunan termasuk partisipasi warga miskin. Penelitian bertujuan untuk mendeskripsikan ruang lingkup dan kedalaman partisipasi orang miskin dalam pembangunan nagari serta menganalisis proses penyelenggaraan perencanaan pembangunan nagari dalam pelibatan multistakeholder di Nagari Tanjuang Alam dan Nagari Sumanik Kabupaten Tanah Datar. Penelitian menggunakan metode penelitian kualitatif, dimana data primer yang bersumber dari responden menjadi data pokok untuk menjawab permasalahan yang dipertanyakan pada penelitian ini. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara mendalam terhadap informan kunci serta warga miskin di Nagari Tanjuang Alam dan Nagari Sumanik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ruang lingkup partisipasi masyarakat miskin dan proses penyelenggaraan perencanaan pembangunan nagari dalam pelibatan multistakeholder dalam perumusan perencanaan pembangunan nagari baik di Nagari Tanjuang Alam maupun di Nagari Sumanik telah sesuai dengan Permendagri 114 tahun 2014 tentang Pedoman Pembangunan Desa. Untuk kedalaman partisipasi orang miskin dari 9 (Sembilan) indikator terdapat 2 (dua) perbedaan antara nagari Tanjuang Alam dan Nagari Sumanik yaitu dilihat dari sisi cara keterlibatan warga miskin dan tingkat efektifitas partisipasi. Kata Kunci: partisipasi, perencanaan, kemiskinan

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,007

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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