IMPLEMENTASI KEBIJAKAN PENANGANAN PANDEMI COVID-19 DI KOTA SUKABUMI (STUDI KASUS PEMBATASAN SOSIAL BERSKALA BESAR)
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
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui Implementasi kebijakan penanganan pandemi covid-19 di Kota Sukabumi (Studi Kasus Pembatasan Sosial Berskala Besar). Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kualitatif dimana dalam penelitian yang dilakukan bersifat deskriptif yang menggambarkan fenomena sebenarnya dari kejadian di lapangan. Teknik pengumpulan data menggunakan teknik Wawancara, Observasi, dan dokumen yang terkait dengan penelitian. Teknik analisis data dalam penelitian ini dilakukan secara kualitatif. Penelitian ini menggunakan empat dimensi implementasi kebijakan dari Edward III meliputi sumber daya, komunikasi, disposisi, dan struktur birokrasi. Dari penelitian diperoleh kesimpulan bahwa sejauh ini pegawai Pemerintah Kota Sukabumi memiliki keahlian yang mumpuni dan sesuai dengan yang dibutuhkan dalam menjalankan pro-gram-program yang ada. Untuk sarana prasarana yang dimiliki oleh in-stansi belum dapat berjalan dan mendukung sepenuhnya dalam im-plementasi ini.
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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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