Clean Water Issues, Community Behavior and Communication Models in Sustainable Development Goals 6 in Banten West Java Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Banten Province has four regencies and four cities, the city with the highest Regional Original Income is Tangerang City and the lowest is Serang City.The total population is 11.904.562people with the densest population occupied by Tangerang City as many as 1.895.486people while the area with the smallest population is Cilegon City with 434.896 people.The purpose of this study is to describe the data on the achievement of SDGs 6 in the Banten region as well as to find out the problems that occur in the implementation of the program.Qualitative method used in this research with the aim of integrating secondary data with qualitative data in order to produce a comprehensive picture.Secondary data was obtained from the report of the Indonesian Central Statistics Agency in 2022, while qualitative data was obtained through interviews and observations.The results of this study indicate that there are some differences in the achievement of SDGs 6; the problem of disparity in infrastructure development for SDGs 6 which causes infrastructure inequality in accessing clean water and implementing healthy environmental sanitation; economic inequality/poverty; problems of education and public knowledge are still weak and have an impact on the weak literacy of SDGs 6 as well; the weakness of community PHBS which is difficult to change.The participatory development communication model is a solution to the weak participation of stakeholders in achieving SDGS 6 in Banten Province.The recommendation resulting from this research to build synergy between various sectors.The implication of this research is the need for new policies to be made to foster public awareness about healthy lifestyles, policies on socialization, dissemination of information and management innovations, and environmental sustainability.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».