Collaborative Process for Preventing Violence against Women and Children in Makassar City
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to find out and describe how the collaboration process is structured in the process of preventing violence against women in the city of Makassar. Through good collaboration between the government, NGOs, communities, and victims, it is hoped to create an environment that is safe and free from violence against women and victims. Children in the city of Makassar. The research method used is a qualitative approach with data collection techniques through interviews and document review. The research data was then analyzed in the phases of data reduction, data presentation, and conclusions. One of the indicators used is the collaborative process. The results of this research have shown that the collaboration process under collaborative governance did not operate optimally and was not fully effective, although several indicators were met, such as in building cooperation in the implementation of the prevention of violence against women and children In the city of Makassar, stakeholders meet regularly every quarter, particularly in the form of coordination meetings. In addition, cooperative governance is implemented with sustained commitment and the government participates in supporting violence prevention, particularly in the form of budget and infrastructure support. However, this research shows that there are still indicators that are not met and thus hinder the success of the cooperation. The regulations issued by the mayor are still in the finalization phase, and there is still an increase in violence against children. Based on the research results, the researchers suggest to the government the need for monitoring and evaluation to strengthen the role of the private sector, academia, business, NGOs, mass media, and society to enhance commitment and improve coordination between the realized.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».