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Enregistrement W4311077204 · doi:10.33541/cs.v4i2.4126

Penerapan Portal PEDULI WNI dalam Upaya Perlindungan Warga Negara Indonesia di Luar Negeri

2022· article· id· W4311077204 sur OpenAlexaboutno aff
Leonard Hutabarat, Imelda Masni Juniaty Sianipar, Arthuur J. Maya, Sidratahta Mukhtar

Notice bibliographique

RevueJURNAL Comunità Servizio Jurnal Terkait Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat terkhusus bidang Teknologi Kewirausahaan dan Sosial Kemasyarakatan · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Melindungi WNI merupakan amanat konstitusi. Upaya peningkatan pelindungan WNI dilaksanakan antara lain melalui pembangunan sistem pelindungan, termasuk melalui inovasi teknologi seperti Portal PEDULI WNI. Portal PEDULI WNI merupakan sistem yang memfasilitasi pendataan WNI di Luar Negeri melalui fitur lapor diri, serta memudahkan WNI untuk mengajukan layanan baik secara online, maupun booking online untuk datang langsung ke perwakilan, serta memudahkan WNI untuk mengajukan pengaduan secara mandiri langsung melalui aplikasi. Portal ini telah diterapkan di seluruh Perwakilan RI di luar negeri sejak Januari 2019. Program pengabdian kepada masyakarat yang dilakukan oleh para dosen dan mahasiswa Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Kristen Indonesia tanggal 6 September 2021 berupaya untuk meningkatkan pemahaman para pelajar Indonesia di Toronto terkait penggunaan Portal PEDULI WNI. Metode yang dilaksanakan dengan mengenalkan program melalui zoom dan interaksi tanya jawab serta penjelasan aplikasi secara daring. Diharapkan dengan adanya sosialisasi dan diseminasi ini, para pelajar Indonesia di Toronto akan mendapatkan pelayanan dan pelindungan dari Perwakilan Indonesia di Luar Negeri secara maksimal.
 Kata Kunci : Portal PEDULI WNI; Pelindungan WNI; Diplomasi

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0080,005
Intégrité de la recherche0,0020,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,247 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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