Impact of an Infrastructure Development Policy on Health, Poverty & Crime Actions in Indonesia (Case Study in Majalengka District)
Notice bibliographique
Résumé
With the construction of toll roads, the welfare of the people in the area has also changed. Toll road infrastructure plays a very important role in supporting the economy, social, culture, unity, and dynamics of community life. Majalengka Regency is one of the areas affected by the construction of the Cipali Toll Road (Cikampek-Palimanan). The results showed that in 2014, the life expectancy at birth in Majalengka Regency was only 68.66 years, and in 2019 it had reached 69.97 years. 85.43 percent of households live in their own houses, the remaining 14.57 percent of households live in houses that are not their own. When viewed at a glance, the percentage of own homeownership status in the 2018-2019 period, it can be seen that the percentage of the population who live in their own homes has increased by around 7 percent. The poor population in Majalengka Regency in total showed a downward trend during the 2015-2019 period (a condition in March). In 2015, the number of poor people was 167.50 thousand people or 14.19 percent of the total population of Majalengka Regency. In the 2019 period, the population who became victims of crime continued to experience a decline by 0.72 points to 0.88 percent compared to 2018 which reached 1.60.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».