PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TERHADAP KETIMPANGAN WILAYAH DI PROVINSI JAMBI
Notice bibliographique
Résumé
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator kualitas pembangunan daerah dengan mengukur kesejahteraan masyarakat dari dimensi pendapatan, pendidikan dan kesehatan. Setiap pilihan kebijakan yang diambil suatu daerah akan mempengaruhi hasil pembangunan daerah tersebut Masalah pokok yang menjadi titik tolak penelitian ini adalah pengaruh nilai IPM terhadap ketimpangan wilayah antar daerah di Kabupaten/ Kota dalam Provinsi Jambi.. Kondisi ketimpangan antar wilayah diukur dengan menggunakan Indeks Williamson. Tujuan penelitian yaitu untuk mengetahui pengaruh IPM terhadap ketimpangan wilayah di Provinsi Jambi. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan analisis statisik regresi data panel dengan metode PCSE menggunakan aplikasi program STATA. Data yang digunakan adalah data sekunder berupa data Ketimpangan wilayah, IPM, PDRB harga konstan dan government size pada 11 Kabupaten/ Kota yang ada di Provinsi Jambi sejak tahun 2013 sampai 2017. Hasil analisa menggunakan regresi data panel diperoleh yaitu peningkatan IPM akan mereduksi ketimpangan wilayah, sedangkan peningkatan PDRB dan government size mempengaruhi peningkatan ketimpangan wilayah. Kata Kunci : IPM; Ketimpangan Wilayah; Government Size; PCSE;
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,004 |
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 ».