Perkembangan dan Karakterisasi Desa-desa Pegunungan Jawa Tengah
Notice bibliographique
Résumé
The characteristics of mountain villages are very different from valley villages and plain villages, but socio-economically and environmentally related to each other. This study aims to analyze the level of development of physical facilities in mountain villages, analyze the village development index based on the dimensions of village development, and analyze the components of socio-economic, environmental, and developmental characteristics of mountainous villages in Central Java. Analysis of the level of development of mountainous village physical facilities used skalogram based on PODES 2018 data, village development index based on the dimensions of village development used the Village Index (ID) calculation formula, and analysis of the characteristics of the socio-economic, environmental, and developmental components of mountain villages used Principal Component Analysis (PCA). Results of the analysis of the level of development of the physical facilities of the mountainous villages show that 413 villages (67.81%) of the mountains are in the third hierarchical class (less developed). The category of village development based on the dimensions of development shows that mountain villages are included in the category of developing villages with an average value of ID 54.17. The components that best characterize the characteristics of mountainous villages are the potential for the danger of 21.9%, the availability of secondary school education facilities, health facilities, and the village development level of 16%, the component of trade facilities 5.8. %, the component of the availability of the micro-industry is 13.25%, and the component of the availability of health facilities are 8.8%.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».