Ketahanan Bersekolah Anak Miskin Usia 10-18 Tahun di Provinsi Nusa Tenggara Timur Tahun 2021
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Capaian belajar pada beberapa provinsi di Indonesia masih cukup rendah. Hal ini ditunjukkan dengan terdapatnya beberapa provinsi dengan angka putus sekolah cukup tinggi salah satunya Provinsi Nusa Tenggara Timur. Anak yang berasal dari rumah tangga miskin memiliki risiko lebih besar untuk putus sekolah. Pada tahun 2021, Provinsi Nusa Tenggara Timur menjadi provinsi dengan jumlah penduduk miskin terbesar ke-3 dan persentase penduduk usia sekolah terbesar di Indonesia. penelitian ini bertujuan untuk melihat gambaran umum dari faktor internal dan eksternal penduduk miskin usia 10-18 tahun yang putus sekolah di Provinsi Nusa Tenggara Timur tahun 2021 serta variabel yang memengaruhinya. Metode penelitian menggunakan data survei seosial ekonomi nasional 2021 dan analisis ketahanan hidup dengan accelerated failure time model. Menghasilkan menghasilkan variabel status bekerja, pendidikan kepala rumah tangga, status kelengkapan orang tua, dan status memperoleh Program Indonesia Pintar memengaruhi ketahanan anak bersekolah serta variabel status bekerja anak yang paling cepat mengalami putus sekolah.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,011 |
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 découle