Implementasi Kebijakan Pembentukan Kabupaten/Kota Layak Anak Pada Bidang Pendidikan dan Kesehatan di Kabupaten Pandeglang
Notice bibliographique
Résumé
Latar belakang penelitian adalah terdapat hambatan pemenuhan hak anak untuk mewujudkan KLA di Kabupaten Pandeglang Bidang pendidikan dan kesehatan, Tujuan penelitian untuk menganalisa implementasi kebijakan pembentukan KLA, menganalisa faktor yang mendukung dan menghambat pelaksanaan kebijakan pembentukan KLA Bidang Pendidikan dan Kesehatan di Kabupaten Pandeglang.Metode penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui Wawancara, Observasi dan Studi Dokumen. Sebagai narasumber ada 8 informan Stakeholder KLA Pandeglang. Teknik analisis data dilakukan dengan memahami dan menyusun data yang telah diperoleh secara sistematis menggunakan Open Coding (Pengodean Terbuka), Axial Coding (Pengodean Berporos), Selective Coding (Pengodean Selektif).Berdasarkan dimensi implementasi yang dikemukakan oleh Van Metter & Van Horn yang mencakup aspek ukuran dan tujuan kebijakan, sumber daya, karakteristik agen pelaksana, sikap dan kecenderungan para pelaksana, komunikasi antar organisasi dan aktivitas pelaksana, serta lingkungan ekonomi, sosial dan politik dalam implementasi Kebijakan Pembentukan KLA pada Bidang Pendidikan dan Kesehatan di Kabupaten Pandeglang. Hasil penelitian secara umum sudah cukup baik dilihat dari keseriusan Pemkab Pandeglang dengan mengeluarkan kebijakan melalui Keputusan Bupati tentang Gugus Tugas sebagai upaya untuk membentuk KLA di Kabupaten Pandeglang dalam rangka pemenuhan hak-hak anak, walaupun pemenuhan hak anak masih belum maksimal dengan tidak adanya alokasi anggaran khusus, terbatasnya ruang tempat anak serta kurangnya pengetahuan dan pemahaman masyarakat tentang KLA.Kata Kunci : Implementasi Kebijakan, Kabupaten/Kota Layak Anak
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».