PENGATURAN PEDAGANG KAKI LIMA (PKL) DI LINGKUNGAN TEGALBOTO BERDASARKAN PERATURAN DAERAH NOMOR 6 TAHUN 2008 KABUPATEN JEMBER
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak Gangguan ketertiban dan kebersihan di wilayah perkotaan Kabupaten Jember adalah diantaranya disebabkan keberadaan Pedagang Kaki Lima (PKL)yang menempati area trotoar dan bahu jalan, sehingga mengakibatkan pejalan kaki dan kendaraan yang melintas terganggu.Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaturan dan penataan Pedagang Kaki Lima (PKL) yang ada di kota Jember berdasarkan Peraturan Daerah Nomor 6 Tahun 2008. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif deskriptif, membahas efektivitas Peraturan Daerah Nomor 6 Tahun 2008 tentang Pedagang Kaki Lima di Kabupaten Jember, terutama pada keberadaan Pedagang Kaki Lima (PKL) di Lingkungan Tegalboto Kabupaten Jember menjadi fokus penelitian. Data dan informasi dalam penelitian terdiri dari hasil wawancara, dokumentasi, arsip-arsip dan buku yang berkaitan dengan fokus penelitian. Teknik analisis data yang dilakukan melalui proses pengumpulan data, reduksi data, penyajian data dan penarikan kesimpulan. Validasi data yang digunakan triangulasi data. Hasil penelitian yang dilakukan oleh penulis bahwa implementasi penertiban Pedagang Kaki Lima sudah berjalan dengan baik meskipun kurang efektif. Faktor penghambat berasal dari internal dan eksternal. Hambatan dari internal adalah kurangnya koordinasi antar organisasi pemerintah daerah, hambatan eksternal muncul dari Pedagang Kaki Lima yang tidak seluruhnya melakukan relokasi. Kata Kunci: Penataan PKL di Lingkungan Tegalboto, Efektivitas kebijakan
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,021 |
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 ».