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Enregistrement W4368368191 · doi:10.30998/rdje.v9i1.16608

ACHIEVEMENT OF MINIMUM EDUCATION SERVICE STANDARDS FOR INDONESIA DURING THE COVID 19 TRANSITION PERIOD

2023· article· en· W4368368191 sur OpenAlexaboutno aff
Endang Iryani

Notice bibliographique

RevueResearch and Development Journal of Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Governance and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Work (physics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Service (business)Quarter (Canadian coin)Economic growthPolitical scienceLocal governmentBusinessPublic administrationGeographyEconomicsMarketingMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The emergence of the Covid 19 virus in 2019 has presented a big challenge for local governments in carrying out compulsory education affairs through the achievement of the Minimum Service Standards (SPM) in 2020. So, in 2020, the government made several policies in handling Covid 19, one of which is refocusing the budget from a predetermined budget. The purpose of this study was to see the achievement of the Education (SPM) in 2020 during the Covid 19 transition in the South Tangerang City Government, through a qualitative case study method with the CIPP approach model. The results showed that the South Tangerang City Government had succeeded in achieving two targets for Minimum Service Standards (SPM) for Education in 2020 (the indicators for Basic Education and Equality Education), by implementing performance effectiveness and changing the budget structure in the third quarter after budget refocusing. The achievement indicators for Early Childhood Education (PAUD) were not on target because the people of South Tangerang choose PAUD schools in Jakarta as their place of work. The conclusion from the research was that the South Tangerang City Government has succeeded in carrying out work effectiveness during the COVID-19 transition by refocusing the budget through the effectiveness of employee performance and replanning the 2020 work program</p>

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,353 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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