Voter Participation in the Election of the Head and Deputy Regional Head of Banjarmasin City in 2020 During the Covid 19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to find out and explain the causes of low voter participation in the election of the head and deputy regional head of Banjarmasin City in 2020 during the covid 19 pandemic. This study uses a qualitative approach with descriptive research type, data collection techniques using interviews and documentation, data analysis techniques data reduction, data presentation, conclusion drawing or verification, and the validity of the data source triangulation, technique mastulation and time triangulation. The results showed that the low voter participation in the election of the Head and Deputy Regional Head of Banjarmasin City in 2020 during the Covid 19 Pandemic was influenced by factors, namely the covid 19 factor, the weather/rain factor, the administrative factor, the work factor, and the habit factor. The low participation was due to not achieving the target set by the general election commission of the Republic of Indonesia, namely 77.5%, the target of the general election commission of Banjarmasin city of 75% was only achieved by 57.63% This research is expected to be a suggestion to election organizers to increase public awareness of the importance of voter participation in the 2020 Banjarmasin City Head and Deputy Regional Head Elections in the Covid 19 Pandemic Period in order to achieve the set targets.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».