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Enregistrement W4385631068 · doi:10.25105/refor.v5i3.16433

USAHA KESEJAHTERAAN ANAK JALANAN SELAMA PANDEMI COVID-19 OLEH SAHABAT ANAK GROGOL

2023· article· id· W4385631068 sur OpenAlexaff
Siti Dzilla Rahmadya, Hj. Wahyuni Retnowulandari

Notice bibliographique

RevueReformasi Hukum Trisakti · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Social Justice Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jumlah anak jalanan yang sangat tinggi saat ini, yang tersebar di lima wilayah Kotamadya Daerah Khusus Ibukota Jakarta membawa anak-anak tersebut ke dalam berbagai risiko yang mereka hadapi, sangat diperlukan berbagai pihak untuk terlibat dalam membantu mempertahankan haknya. Dalam penelitian yang dilakukan ini memfokuskan pada usaha kesejahteraan anak terhadap anak jalanan selama masa pandemi Covid-19 dengan memiliki dua pokok masalah yaitu (1) Apakah usaha kesejahteraan yang diselenggarakan Sahabat Anak Grogol dalam memenuhi kesejahteraan anak jalanan telah sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang terkait, (2) Fasilitas dan jasa apa saja yang diberikan Sahabat Anak Grogol selama Pandemi Covid-19 agar tetap terpenuhinya kesejahteraan anak jalanan. Penelitian ini menggunakan metode penelitian hukum normatif yang didukung data dengan data empiris dan sifat penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif analitis serta penarikan kesimpulan dilakukan dengan cara deduktif. Hasil dari penelitian yang didapat dalam penelitian ini adalah fakta bahwa peran dari orang tua anak jalanan menjadi salah satu hal atau faktor penting yang perlu dipertimbangkan dalam keberhasilan usaha kesejahteraan yang dilakukan terhadap anak jalanan, selain itu masih kurangnya keterlibatan Pemerintah Daerah dalam membantu memenuhi usaha kesejahteraan yang diselenggarakan oleh masyarakat terhadap anak jalanan.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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