The Effect of Village Income on Village Expenditure: A Case Study of Belitung Regency
Notice bibliographique
Résumé
The development progress of rural areas generally lags behind that of urban areas.To bridge this gap, the support of various factors is essential, with financing being one of the key elements.In rural regions, several financing sources can be utilized to bolster development efforts, such as Village Original Income (PAD), Transfer Funds, and other financial resources.Belitung Regency, as an archipelagic area within the Bangka Belitung Islands Province, undoubtedly requires financial support to foster developmental progress within its jurisdiction, given the pivotal role of financing in development.To comprehend the impact of financing, particularly on village expenditures in rural locales, it is imperative to undertake research.Hence, this study is designed to examine and analyze the influence of village income on village expenditures in Belitung Regency.The Geographically Weighted Regression (GWR) is one analytical model applicable for assessing the impact of village income on village expenditure.Data for this study is amassed through observation, with some obtained from specific agencies.Utilizing the GWR analytical model will elucidate the varying influences of village income on village expenditure across individual villages, since the GWR method is an advanced form of simple regression analysis that incorporates spatial elements to yield more granular, regionspecific outcomes.The findings from the GWR analysis indicate that village funds and allocations have a positive effect on village expenditures in certain areas, signifying that they can increase spending.However, in other regions, these same financial instruments display a negative impact due to poor planning.Additionally, variables such as profit sharing, bank interest, aid grants, and general village original income positively influence village spending, suggesting that an increase in these variables can bolster spending in Belitung Regency.It is recommended that stakeholders engage in meticulous financial planning to maximize the potential of village funds.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».