Inter-community Relations Factor on the Empowerment of the Aisle Community in Makassar City: A Structural Equation Model
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are several important factors in building community empowerment, one of them is the inter-community relationship. However, further research is rarely done on this dimension. The dimension of the relationship includes community structure, community strength, community motivation, community communication, community integrity, community participation, and community development. Objective: This study aimed to find the best model of the effect of the inter-community relationship on the condition of healthy aisle in Makassar City. Method: This research was conducted in 2 sub-districts in Makassar City, those are Rappocini District and Ujung Tanah District. The research samples involved were 560 households in Lorong. Data analysis was performed using multivariate analysis through the structural equation model (SEM) test. Results: The results of this study found that clear vision (CR = 3.219 and p = 0.01), capacity development (CR = 3.166 and p = 0.02), norms existence (CR = 3.143 and p = 0.02) on inter-community relationship significantly affected the aisle community empowerment. Conclusion: Inter-community relationship is the best model in developing a healthy aisle in Makassar City through solidarity, shared motivation, shared trust, clear vision, resources shares, capacity building, norms in society, government support, and community development. This study recommends that in order to maximize a clear vision for the aisle community working group, the government should carry out legality regarding the aisle community structure.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».