Strategi Kebijakan Penanganan Covid-19 dalam Pemulihan Ekonomi Daerah Propinsi Jawa Barat
Notice bibliographique
Résumé
Strategi Pemerintah Propinsi Jawa Barat dalam penanganan Covid-19 terutama kaitannya dengan pemulihan ekonomi daerah Jawa barat menjadi isu yang relevan dan krusial saat ini.Mengingat Jawa barat sebagai kontributor terbesar dari sisi ekspor dari Januari – Desember 2020 yaitu sebesar 16.28%. Metode yang digunakan dalam tulisan ini adalah metode kualitatif ekplanatif dengan sumber data studi literatur, laporan mingguan komite penanganan Covid-19 Pemerintah Propinsi Jawa Barat, notulensi rapat, dan media daring yang kredibel . Kajian ini juga bertujuan untuk memberikan gambaran mengenai bagaimana strategi kebijakan penanganan Covid-19 dalam pemulihan ekonomi daerah Propinsi Jawa Barat. Beberapa strategi kebijakan dari hasil kajian diantaranya regulasi yang secara afirmatif mendukung dan menjadi payung hukum penanganan Covid-19 di Propinsi Jawa Barat yang dilakukan secara berkelanjutan dari tahun 2020 sampai dengan saat ini, serta adanya program percepatan penanganan Covid-19 yang dicanangkan Gubernur Jawa Barat di tahun 2021 guna makin mempercepat proses penanganan Covid-19. Beberapa program kebijakan dalam pemulihan ekonomi di tahun 2021 yakni program PUSPA (Puskesmas Terpadu dan Juara) dengan rencana lokasi implementasi di 100 puskesmas di 12 Kabupaten/Kota dan program petani milenial. Strategi kebijakan penanganan Covid-19 dalam rangka pemulihan ekonomi menggunakan model pentahelik merupakan strategi unggulan yang dilakukan pemerintah Jawa Barat berbasis kolaborasi, koordinasi dan hubungan interaksi antar aktor kebijakan. Model pentahelik didukung oleh temuan baru dalan kajian ini yakni kepemimpinan yang aspiratif dan dari unsur kelembagaan dengan dibentuknya Satgas Covid di tingkat Propinsi maupun Kabupaten Kota di Jawa Barat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».