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Enregistrement W4320160393 · doi:10.33592/jiia.v11i1.1419

PENGARUH ZIS, KEMISKINAN DAN HARAPAN LAMA SEKOLAH TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA BARAT

2021· article· en· W4320160393 sur OpenAlexaff
Finantyo Eddy Wibowo, Aang Gunaepi

Notice bibliographique

RevueJURNAL ILMIAH ILMU ADMINISTRASI · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyIndex (typography)Human Development IndexPanel dataHuman development (humanity)Distribution (mathematics)Regression analysisStatisticsGeographySocioeconomicsMathematicsSociologyEconomicsEconomic growthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine the effect of ZIS distribution, poverty, expected years of schooling on the Human Development Index in in the province of West Java. The research method used is panel data regression. This study uses data objects as many as 9 cities in West Java province. The results showed that poverty has a significant effect on Human Development Index, while other variables such as ZIS and expected years of schooling have an effect but are not significant. Panel data regression together between the variables ZIS, poverty and expected years of schooling shows that it has an influence on Human Development Index.
 
 Keyword : ZIS, Poverty, expected years of schooling, Human Development Index

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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