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Enregistrement W4313288041 · doi:10.21274/an.v9i2.6694

COMPANY'S ROLE IN RESTORING THE ECONOMY OF PANDEMI AFFECTED COMMUNITIES

2022· article· id· W4313288041 sur OpenAlexaff
Audina Reihan, Mukhammad Fatkhullah, Bambang Imawan

Notice bibliographique

RevueAn-Nisbah Jurnal Ekonomi Syariah · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesBusinessEconomyBusiness administrationEconomicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstrak: Pemulihan ekonomi karena pandemi Covid-19 adalah tanggung jawab setiap negara di Dunia. Indonesia setelah 2 tahun terdampak Covid-19 mulai membenahi ekonomi masyarakat setelah phk yang cukup besar melanda bersamaan dengan tingginya kasus Covid-19 tahun 2020. Penelitian bertujuan untuk memetakan peran perusahaan, dalam hal ini adalah PT Kilang Pertamina Internasional (KPI) dalam memulihkan ekonomi masyarakat terdampak melalui pemenuhan kebutuhan dasar, pencegahan cluster baru, pelibatan UMKM dan upaya lain untuk membangkitkan kehidupan sosial ekonomi masyarakat. Metode penelitian ini adalah deskriptif kualitatif, dengan berlandaskan teori pembangunan masyarakat pasca bencana. Hasilnya, PT KPI memenuhi kebutuhan dasar masyarakat melalui "pasar pangan siaga covid". Untuk mencegah penyebaran cluster baru, PT KPI menggerakkan mitra binaan CSR-nya untuk memproduksi face shield, masker dan handsanitizer. Berbagai upaya tersebut dilakukan berbasis berbasis UMKM untuk memulihkan perekonomian masyarakat khususnya di wilayah sekitar perusahaan. Dalam melakukan tanggap bencana, PT KPI Unit Dumai turut melakukan kemitraan dan Kerjasama melibatkan aktor dari berbagai sector sepertihalnya Posyandu, Rutan Kelas II B, Pemerintah daerah, Kelompok Pemuda, serta Lembaga Pemberdayaan Masyarakat Kota (LPMK) agar dapat menunjang keberhasilan mitigasi bencana di luar daerah Kota Dumai umumnya dan di Kota Dumai khususnya. Kata kunci: pembangunan masyarakat, usaha mikro kecil dan menengah, tangguung jawab sosial perusahaan, pembangunan sosial, covid-19 Abstract: Economic recovery due to the Covid-19 pandemic is the responsibility of every country in the world. After 2 years of being affected by Covid-19, Indonesia has begun to improve the people's economy after sizable layoffs hit along with the high number of Covid-19 cases in 2020. The research aims to map the role of companies, in this case, PT Kilang Pertamina Internasional (KPI), in restoring the community's economy affected by fulfilling basic needs, preventing new clusters, involving MSMEs and other efforts to revive the socio-economic life of the community. This research method is descriptive qualitative, based on the theory of post-disaster community development. As a result, PT KPI Dumai Unit fulfils the community's basic needs through the "covid alert food market". To prevent the spread of new clusters, PT KPI mobilized its CSR partners to produce face shields, masks and hand sanitisers. These various efforts were made based on UMKM to restore the community's economy, especially around the company. In carrying out disaster response, PT KPI Dumai Unit participates in partnerships and collaboration involving actors from various sectors such as Posyandu, Class II B prisons, local Government, youth groups, and City Community Empowerment Institutions (LPMK) to restore the community's economy affected by the pandemic. Keywords: community development, micro small and medium enterprises, corporate social responsibility, social development, covid-19

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)0,004
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
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,235 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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