EVALUASI PENGELOLAAN DANA BANTUAN OPERASIONAL SEKOLAH (BOS) SD NEGERI HARAPAN MAKMUR KABUPATEN MUSI RAWAS KECAMATAN MUARA LAKITAN
Notice bibliographique
Résumé
The School Operational Assistance Fund (BOS) is a government program which is basically for the provision of non-personnel operating costs for basic education units as the implementer of the compulsory education program. The analytical method used is descriptive qualitative analysis method. The results show that (1) Planning for BOS funds is in accordance with the 2019 BOS Technical Guidelines because it is seen from Government Regulation Number 3 of 2019 concerning education funding from BOS funds obtained by SD Negeri Harapan Makmur which comes from the State Budget (APBN) for 2019 is IDR 157,600,000 / year, - (2) Implementation of BOS funds, especially the allocation is in accordance with the 2019 Technical Guidelines for BOS, because in the allocation, filling in dapodikdasmen data (3) the distribution of BOS funds is in accordance with the 2019 technical guidelines, namely by going through two stages (4 ) The use of BOS funds is in accordance with the 2019 Technical Guidelines for BOS, in the form of 11 components that can be funded by BOS funds. (5) not all of the supervision has been carried out due to the lack of direct supervision from the school committee (6) Reporting the accountability of BOS funds is in accordance with the 2019 Technical Guidance, only there are no banners information, and for external reports it is in accordance with the reports made every quarter.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».