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Enregistrement W4310995040 · doi:10.20886/jakk.2022.19.2.129-140

Analisis Implementasi Kebijakan Pengelolaan Sampah Di Provinsi Dki Jakarta

2022· article· ca· W4310995040 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Analisis Kebijakan Kehutanan · 2022
Typearticle
Langueca
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWaste Management and Recycling
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessReuseSocializationGovernment (linguistics)Private sectorEnvironmental planningLocal governmentWaste managementEconomic growthPublic administrationEngineeringEconomicsPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The waste problem can be seen from the significant increase in the volume of waste every year, poor waste management and the low public hygiene habit in big cities, including Jakarta. This study aims to analyze the implementation of Jakarta's waste management policies according to Regional Regulation Number 4 of 2019. This study uses a descriptive qualitative approach to obtain comprehensive information about the implementation of existing regional regulations. The results show that the implementation of Jakarta's waste management policies has not been implemented well. There are several obstacles such as a large budget but not used optimally, a lack of coordination between the government and private sector to build Intermediate Treatment Facilities (ITF) because there is a regional politic factor. Several programs such as a waste bank, 3R (reduce, reuse, recycle), and “Sampah Tanggung Jawab Bersama (Samtawa) are expected to be able to overcome the waste problem in Jakarta. These programs need to be delivered through socialization to urban villages, schools, and PKK (Program Keluarga Sejahtera).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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