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Enregistrement W4379144300 · doi:10.15294/jphi.v6i1.60650

Public Services Versus Covid-19: Participation of Villagers in Public Service based on E-Government in Pandemic

2023· article· en· W4379144300 sur OpenAlexaff
Eko Mukminto, Martitah Martitah, Ratih Damayanti, Bayangsari Wedhatami, Rezka Mardhiyana

Notice bibliographique

RevueJurnal Pengabdian Hukum Indonesia (Indonesian Journal of Legal Community Engagement) JPHI · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Governance and Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)BusinessService (business)Public relationsPublic servicePandemicCorporate governancePublic administrationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceMarketingFinanceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article aims to show how to improve public services' capability and accessibility through e-government for villagers to reduce the rate of spread and infection of Covid-19 and as community participation in alternative ways of getting public services, Electronic Government (e-Gov) or digital government exists. Electronic government (e-Gov) itself provides information and public services, business affairs, services related to governance, et cetera by using information technology tools. However, the obstacles in this e-government-based public service are in applying the information system and the knowledge and access to information on this e-government-based public service. The digital divide is found in rural communities, often uninformed and reluctant to experience new technologies. Therefore, a community service program is needed, namely Improving Community Capability and Accessibility in Utilizing E-Government Public Services for villagers in the Middle of the COVID-19 Pandemic Outbreak in Semarang Regency.

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)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,165 · 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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