EFEKTIVITAS MAL PELAYANAN PUBLIK (MPP) SEBAGAI WADAH TERINTEGRASI DALAM KAITAN PEMENUHAN KEBUTUHAN PUBLIK DI KABUPATEN LANGKAT
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan dalam penelitian yaitu sebagai berikut untuk mengetahui pelayanan publik di Kabupaten Langkat dan untuk mengetahui kendala yang ditemui saat melaksanakan pemenuhan kebutuhan layanan publik di Kabupaten Langkat. Penelitian ini menggunakan metode penelitian deskriptif, dengan pendekatan penelitian kualitatif. Penelitian ini dilakukan di wilayah Kabupaten Langkat yakni Langkat Hulu dan Langkat Hilir. Subjek dalam penelitian ini adalah Penduduk Kabupaten Langkat. Adapun objek dalam penelitian ini adalah Kebutuhan masyarakat di wilayah Kabupaten Langkat terhadap pelayanan publik yang diberikan dalam kaitannya dengan Efektivitas Mal Pelayanan Publik (MPP) Sebagai Wadah Terintegrasi Dalam Kaitan Pemenuhan Kebutuhan Publik Di Kabupaten Langkat. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah menggunakan metode observasi, wawancara, dan studi dokumentasi. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan model analisis data menurut Miles dan Huberman. Hasil dalam penelitian ini tingkat efektifitas dan efesiensi menjadi indikator suksesi dalam pemenuhan kebutuhan pelayanan publik di Kabupaten Langkat. Dan Untuk mewujudkan sistem pelayanan administrasi yang memiliki karakter demikian, salah satu strategi yang perlu dikembangkan dalam MPP adalah melalui pembentukan Unit Pelayanan (UP) yang memiliki kewenangan khusus dalam pemberian perizinan.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,006 |
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 ».