ANALISIS KRITIS OPTIMALISASI POTENSI DIGITALISASI LAYANAN SESUAI KARAKTERISTIK MASYARAKAT DAN DEMOGRAFI WILAYAH PROVINSI SUMATERA UTARA
Notice bibliographique
Résumé
Digitalisasi layanan merupakan salah satu program prioritas nasional, tetapi tidak semua satuan kerja dapat mengimplementasikan program tersebut secara optimal sesuai target kinerja. Salah satu indikator gagalnya implementasi digital pada layanan masyarakat adalah sedikitnya pengguna layanan digital dibanding dengan layanan konvensional. Adapun tujuan dibuat analisis ini adalah melakukan deskripsi dan analisa digitalisasi layanan pada seluruh satuan kerja di lingkungan Kanwil Kementerian Agama Provinsi Sumatera Utara dan melakukan analisa pada beberapa alternatif kebijakan untuk dijadikan sebagai kebijakan yang dapat diimplementasikan pada seluruh wilayah di Provinsi Sumatera Utara. Analisa ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan kualitatif dan dianalisa menggunakan analisis SWOT. Hasil analisa ini adalah: 1) Kesalahan dalam pembuatan kebijakan digitalisasi layanan berdampak pada implementasi kebijakan yang tidak optimal sebagaimana terdapat pada output dan outcome Renstra; 2) Solusi atas kesalahan dalam pembuatan kebijakan dapat dilakukan pembaruan kebijakan menggunakan analisis SWOT dengan prioritas pengambilan kebijakan sesuai Kuadran II, yakni memaksimalkan potensi (kekuatan) untuk meminimalisir ancaman. Kesimpulannya bahwa pembuatan kebijakan bukan hanya hasil pemikiran dengan menguraikan program yang terdapat pada dokumen perencanaan, tetapi membutuhkan data dukung yang valid, reliabel, dan dilakukan analisa secara akademis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,004 |
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 ».