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Enregistrement W4375498268 · doi:10.59141/comserva.v2i3.266

Peranan Badan Perencanaan Pembangunan Daerah dalam Penyusunan Rencana Kerja Pembangunan Daerah Kabupaten Simeulue 2022

2022· article· en· W4375498268 sur OpenAlexaff
Satris Ali Sandra Satris, Leli Putri Ansari Leli

Notice bibliographique

RevueCOMSERVA Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Governance and Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueWork (physics)Development planBusinessEngineeringFinanceCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Regional Development Work Plan (RKPD) is the elaboration of the Regional Medium-Term Development (RPJMD)for aperiod of 1(one) year, which contains the design of the regional economic framework. Priority for regional development is the work plan and its funding, both those implemented directly by encouraging community particion. Referringto the RKPD then becomes a guideline for the preparation of the Regional Revenue and (RAPBD). This study aims to analyze the role of Bappeda in the preparation of the Simeulue District Regional Development Work plan (RKPD) in 2022 and the inhibiting factors. This research is a descriptive qualitative research using primary data where the data is obtained from interviews with informants, and the authors researched at the Regional Development planning Agency (Bappeda) of Simeulue Regency which is located on Jalan Teuku Diujung Air Cold Village, East Simeulue District, Simeulue Regency. Based on the results of the study, it shows that the Bappeda of Simeulue Regency in its role as the Preparation of the Simeulue Regency Regional Development work Plan (RKPD) for 2022 has not been carried out very well, because it is influenced by inhibiting factors such as the slow submission of the required data, the lack of Local Origin Opinions (PAD), and lack of Transfers to Regional Funds (TKDD).

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)0,000
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0300,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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