The Role of Economic Intelligence in Accelerating Welfare of Gorontalo Province
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Notice bibliographique
Résumé
The Gorontalo Province region has the potential for significant resource wealth. However, the Gorontalo Provincial Government still faces problems and challenges when trying to improve the welfare of its people. One is the limited data/information that is accurate, up-to-date, and integrated. This data/information is important in planning and making appropriate decisions. Another problem is that the community's role in modern development based on economic intelligence in Gorontalo Province has not been optimal. This means that the public and even bureaucrats are still unfamiliar with "Economic Intelligence." As a result, economic intelligence has not been fully used in planning, implementing programs/activities, evaluating and monitoring, or government decision-making processes. This research aims to analyze the problems and challenges in modern development based on economic intelligence in Gorontalo Province. This research uses a qualitative-descriptive approach. This study found that the main problems in modern development based on economic intelligence in Gorontalo Province are: 1) The lack of integration of economic data/information from various government and private agencies; 2) Lack of human resources (HR) who are reliable and have competence as managers and/or analysts of scientific data; and 3) Lack of technological support in managing economic data/information. The results of data analysis also show that the role of society in modern development based on economic intelligence is still very low. A lack of public understanding of the importance of economic intelligence causes this. Therefore, it is recommended that the Gorontalo Provincial Government make: 1) efforts to integrate economic data/information from various government and private agencies; 2) increase human resource capacity in managing and analyzing scientific data; 3) provide technological support in managing economic data/information; and 4) increase public understanding of the importance of economic intelligence.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle