FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP EFEKTIVITAS DISTRIBUSI PUPUK BERSUBSIDI DI PERBATASAN INDONESIA-RDTL (Studi Kasus Desa Ponu)
Notice bibliographique
Résumé
Pupuk bersubsidi adalah barang yang diadakan oleh pemerintah kepada masyarakat guna untuk mempertahankan ketahanan pangan. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis faktor dan tingkat keefektivitas distribusi pupuk bersubsidi di Desa Ponu. Waktu penelitian dari bulan Agustus-september 2021 di Desa Ponu Kecamatan Biboki Anleu Kabupaten Timor Tengah Utara. Populasi sebanyak 300 dan pengambilan sampel menggunakan Quota Sampling sebanyak 90 responden. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini berupa data primer dan data sekunder. Analisis dalam penelitian menggunakan Structur Equation Modeling Partial Least Square (SEM-PLS) dan deskriptif kuantitatif dengan menggunakan skala likert. Hasil analisis menunjukan bahwa variabel modal manusia, modal sosial, modal fisik serta kinerja penyuluh berpengaruh signifikan terhadap efektivitas distribusi. Efektivitas distribusi pupuk bersubsidi dilihat dari indikator 6 Tepat yang menjadi kriteria menunjukan bahwa indikator tepat harga, tepat tempat, tepat mutu efektif dan indikator tepat jenis, tepat jumlah, tepat waktu cukup efektif.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».