THE CONTRIBUTION OF THE ECONOMIC SECTOR TO INDONESIA'S ECONOMIC GROWTH 2020 TO 2022
Notice bibliographique
Résumé
This research on the contribution of the economic sector to Indonesia's economic growth aims to find out an explanation of how the contribution of the economic sector through its various activities has an influence on Indonesia's economic growth as indicated by the size of the GDP, and to examine what types of economic sectors make the biggest contribution to Indonesia's economic growth. Number-based data analysis with quantitative methods, namely by processing and developing data, can be like data on economic growth in percentages and the size of GDP at prevailing prices. In this study, it can be said that the economic sector has a major contribution to economic growth in Indonesia. The economic sector through its various activities can have an impact in the form of an increase in Gross Domestic Product (GDP) and a decrease in GDP which can later be used to determine the occurrence of economic growth in Indonesia. Then from the data that has been taken, it can be seen that there has been a decline in economic growth throughout most of 2020 and the first quarter of 2021. Meanwhile, in the second quarter of 2021 until the first quarter of 2022, the percentage of Indonesia's economic growth continues to show a positive number. The highest percentage of economic growth occurred in the second quarter of 2021, while at the end of 2021 to the beginning of 2022 there was economic growth with numbers that tended to be stable. There is a sector that has an effect on economic growth in Indonesia from 2020, 2021, to the first quarter of 2022, namely the manufacturing industry.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».