Analisis Distribusi dan Interpretasi Data Penduduk Usia Produktif Indonesia Tahun 2020
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hasil sensus penduduk tahun 2010 yang dilakukan Badan Pusat Statistik (BPS) menunjukkan bahwa ada sekitar 157.053.112 ribu jiwa penduduk Indonesia berada pada kelompok umur usia produktif. Analisis deskriptif kualitatif dan interpretasi data berbasis kajian kepustakaan (literatur review), dengan menggunakan data sekunder yang terdiri dari hasil proyeksi penduduk yang dikeluarkan oleh Badan Perencanaan Nasional (Bappenas) dan Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2010-2035. Hasil penelitian menunjukkan Proyeksi Penduduk yang dikeluarkan oleh Bappenas dan BPS bahwa pada tahun 2020 jumlah penduduk Indonesia yang berada pada kelompok umur usia produktif sebesar 183.517.329 jiwa penduduk atau 57% dari total penduduk Indonesia. Sebagian besar wilayah di Indonesia pada tahun 2020 mengalami bonus demografi, namun beberapa provinsi ternyata belum bisa menikmati bonus demografi pada tahun 2020, karena memiliki angka rasio beban ketergantungan 50% atau lebih, seperti Provinsi Nusa Tenggara Timur, Provinsi Nusa Tenggara Barat, Provinsi Aceh, Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Sumatera Barat, Provinsi Sulawesi Selatan, Provinsi Sulawesi Tenggara, Provinsi Maluku dan Provinsi Maluku Utara.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 découle