STRATEGI PENINGKATAN PARTISIPASI MASYARAKAT DALAM PERENCANAAN SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALS (SDGs) DESA. STUDI KASUS: DESA CIBURIAL, KECAMATAN CIMENYAN, KABUPATEN BANDUNG, JAWA BARAT
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable DevelopmentGoals (SDGs) Desa merupakan program untuk mewujudkan percepatan pencapaian tujuan pembangunan berkelanjutan. SDGs Desa di Desa Ciburial sudah pernah dilaksanakan pada tahun 2021 dan pada tahun 2022 Desa Ciburial melaksanakan kembali program SDGs Desa, akan tetapi pada pelaksanaannya masih terdapat masalah yang sama, yakni kurangnya partisipasi masyarakat dalam program tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat partisipasi masyarakat dalam SDGs Desa dan merumuskan strategi yang tepat untuk meningkatkan partisipasi masyarakat agar pelaksanaan SDGs Desa dapat berjalan dengan optimal. Metode yang dilakukan dalam penelitian ini ialah kualitatif deskriptif dengan mengambil data melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi. Dalam merumuskan strategi peningkatan partisipasi masyarakat pada pelaksanaan SDGs Desa akan menggunakan analisis SWOT, analisis SWOT ini akan memaparkan kondisi internal dan eksternal mengenai kekuatan, kelemahan, peluang, dan ancaman yang ada untuk menentukan strategi yang dapat membuat masyarakat desa berperan aktif terhadap SDGs Desa yang akan dijalankan oleh Pemerintah Desa Ciburial.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 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 ».