Notice bibliographique
Résumé
Artikel ini bertujuan mengukur kesempatan anak usia 7-18 tahun di Kalimantan Timur dalam mendapatkan akses pendidikan. Pengukuran kesempatan menggunakan Human Opportunity Index (HOI)yang dikembangkan oleh Bank Dunia. Indeks ini digunakan untuk melihat keadaan di luar kendali seorang anak dan menentukan kesempatan mereka untuk mendapatkan pendidikan. Hasil analisis data Survei Sosial Ekonomi Nasional Maret 2020 menunjukkan hampir seluruh anak usia 7-15 tahun di Kalimantan Timur telah dapat mengakses pendidikan dasar. Namun demikian, masih terdapat ketimpangan kesempatan terhadap akses pendidikan menengah pada anak usia 16-18 tahun. Tidak terdapat perbedaan akses pendidikan antara anak laki-laki dan perempuan di kedua jenjang pendidikan. Faktor latar belakang keluarga, yakni pendidikan kepala keluarga dan kondisi ekonomi, serta tempat tinggal anak menjadi faktor yang berpengaruh terhadap ketimpangan akses menuju pendidikan menengah. Tingkat ketimpangan akses pendidikan menengah lebih rendah di wilayah perdesaan dibandingkan wilayah perkotaan. Reformasi kebijakan di bidang pendidikan sangat diperlukan untuk menghilangkan keterkaitan antara akses pendidikan anak dengan keadaan di luar kontrol seorang anak, seperti latar belakang keluarga atau tempat tinggal. Kebijakan yang bisa diambil antara lain memperbanyak jumlah sekolah menengah, serta meningkatkan akses transportasi dan infrastruktur jalan untuk mempermudah akses pendidikan.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 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 ».