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Enregistrement W4382359991 · doi:10.32663/pareto.v5i2.3209

[sans titre]

2023· article· W4382359991 sur OpenAlexaff
Dita Ayu Cahyani

Notice bibliographique

RevuePARETO Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik · 2023
Typearticle
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman Development IndexUnemploymentHuman development (humanity)Index (typography)EconomicsPovertyWelfareMinimum wageGovernment spendingHuman welfareGovernment (linguistics)VariablesUnemployment rateEconomic growthLabour economicsMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All humans certainly dream of a prosperous life, but not all get a prosperous life. Therefore, the government undertakes development in order to improve the welfare of its people. Human development is important because high economic growth does not always solve social problems such as poverty, unemployment and welfare. One indicator to measure the level of welfare is the Human Development Index (HDI). This study aims to determine how much the poverty rate, the open unemployment rate, the minimum wage, economic growth, and the realization of local government spending on the Human Development Index (HDI) in Probolinggo Regency. This study uses time series data which was analyzed using multiple linear regression analysis. The results of this study indicate that simultaneously the independent variables have a significant effect on the Human Development Index. Partially, the poverty level has a significant negative effect on the Human Development Index, the minimum wage and the realization of local government spending have a significant effect on the Human Development Index. While partially, both the open unemployment rate variable and the economic growth variable have no effect on the Human Development Index in Probolinggo 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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1490,064

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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