Notice bibliographique
Résumé
Tata kelola Teknologi Informasi merupakan serangkaian strategi TI, perencanaan, kebijakan, praktik penerapan TI, sumber daya, dan aktivitas pengendalian. Tata kelola data membantu organisasi dalam pengelolaan ketersediaan, kegunaan, integritas dan keamanan data sebagai aset berharga di organisasi. Badan Kepegawaian Negara sebagai pengelola data Aparatur Sipil Negara berkomitmen untuk dapat menyelenggarakan layanan manajemen ASN berbasis data melalui pemenuhan kualitas data ASN yang akurat, mutakhir, terpadu dan dapat dipertanggung jawabkan serta mudah diakses dan di bagipakaikan antar instansi melalui satu data ASN. Peningkatan kualitas data ASN menghadapi beberapa isu permasalahan terkait dengan kelengkapan dan keakuratan data, untuk itu diperlukan roadmap strategi untuk penerapan satu data ASN. Penelitian ini menggunakan pendekatan fishbone diagram analysis untuk mengidentifikasi permasalahan, gap analysis untuk menentukan langkah strategis dan analisis risiko untuk dapat menggambarkan risiko disetiap aktivitas strategis. Pendekatan hybrid dan sintesis dilakukan untuk memformulasikan setiap dimensi dalam roadmap strategis serta langkah strategis dalam setiap dimensi. Hasil penelitian menjelaskan bahwa terdapat sembilan dimensi roadmap strategis yaitu peraturan/kebijakan, SDM TIK bidang data, Arsitektur data, datainduk/referensi, standar data, metadata, basis data, kualitas data dan interoperabilitas data. Roadmap strategis didahuliui dengan penentuan visi, misi dan tujuan Satu Data ASN.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,010 |
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 tête enseignante, 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 ».