Collaborative Governance in Local Economic Development: the Case in East Java, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aims of this study is to analyze the local economic development in Sumenep Regency with a collaborative governance perspective. We employed qualitative research techniques that focused on describing and understanding the subject. Methods: Our analysis of the data involved interactive methods. We conducted in-depth interviews with 30 individuals who represented various stakeholders in local economic development, including the government, private sector, community, media, and universities. Research is focused on context systems, collaboration drivers, collaboration dynamics and collaborative action. In this study, the weak collaboration context system is caused by weak network ties and low stakeholder interaction frequency. Meanwhile the leadership factor has an important role in building and strengthening stakeholder networks and interactions as a driving force for collaboration. Finding: The findings of this study construct the theory of collaborative governance put forward by Emerson and Nabatchi (2015) by adding elements of social capital, forming collaborative institutions (Koperasi or BUMDes) and strengthening collaborative institutional capacities. Contribution/Originality: The research uncovers the significance of collaborative institution formation (Koperasi or BUMDes) and the role of social capital in successful collaborative governance for local economic development. These research suggests a collaborative governance model based on Emerson and Nabatchi's regime combined with collaborative institution formation. Emphasizes the importance of strengthening social capital and collaborative institutions for achieving successful collaborative goals in local economic development.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».