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Enregistrement W4385319981 · doi:10.61076/jpp.v4i2.3065

PERENCANAAN PEMBANGUNAN PARTISIPATIF GUNA MEWUJUDKAN ASPIRASI MASYARAKAT DI BADAN PERENCANAAN PEMBANGUNAN DAERAH KABUPATEN MUSI BANYUASIN

2022· article· en· W4385319981 sur OpenAlexaff
Ridwan Ridwan, Juwandi Panab

Notice bibliographique

RevueJurnal Pallangga Praja (JPP) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Administration in Developing Nations
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Community participationState (computer science)Community developmentSpace (punctuation)Local governmentSociologyQualitative researchDescriptive researchPublic administrationPublic relationsEconomic growthPolitical scienceSocioeconomicsSocial scienceEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

development that prospers the community is development that is universal in all sectors of the social life ofsociety. To achieve development goals, massive and intensive cooperation and collaboration between the government and the community is needed. Creative and intensive collaboration carried out in Musi Banyuasin Regency by conducting development Planning Consultations or Musrembang. Musrembang is a policy-makingprocess involving active community participation in channeling their aspirations. This research was conductedto identify community participation in policy making and the inhibiting and supporting factors of communityparticipation. This research was conducted using a qualitative method with a descriptive approach that describes the state of community participation in development. This study uses data analysis using participatorydevelopment planning theory by McGee which includes the following dimensions: actors (People), Knowledge(Knowledge) and spaces (space). Based on the results of the research, to build community participation in development the Government has assigned sub-districts and villages to immediately prepare the implementationof the annual musrenbang and immediately socialize it to the community. The program has been running well,but there are obstacles in the form of funding in the process of organizing activities.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,005

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,287 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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