Component Driven of Regional Competitiveness for Urban Development in Central Java Province Indonesia.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Economic growth in Central Java Province is currently being driven by the rapid acceleration of investment, leading to the development of cities and districts. However, the measurement of regional competitiveness is currently limited to analysing regional capabilities in development. This condition creates a situation where regencies and cities compete with each other without considering the functions and roles of interconnected regions. Therefore, there is an urgent need to understand and utilize regional competitiveness within the framework of the regional system in order to support the policies of the Central Java Province. This study adopts a quantitative approach to analyse the stages of regional development, which are identified based on competitiveness starting from basic requirements as a factor-driven, efficiency-driven, and innovation factor. Using this approach, we aim to classify the functions and roles of cities and districts within the regional system in Central Java. The data for this study was obtained through the distribution of questionnaires in 35 districts and cities in Central Java Province, as well as interviews with stakeholders from both the regions and the provinces. The findings of this study reveal that cities and regencies have different stages of competitiveness, with some focusing on driving innovation and strengthening driving factors, while neglecting efficiency. Spatially, cities exhibit a higher level of competitiveness; however, most urban districts have not incorporated the role of the region in the planning of a sustainable regional system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».