Pelayanan Surat Keterangan Pindah Bagi Penduduk Migran Di Kabupaten Bogor Provinsi Jawa Barat
Notice bibliographique
Résumé
Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Disdukcapil) Kabupaten Bogor memiliki peran penting dalam mengelola administrasi kependudukan karena jumlah migran yang membutuhkan pelayanan administrasi kependudukan terkait dengan kepindahannya cukup tinggi. Penelitian ini bertujuan menggambarkan pelayanan administrasi kependudukan bagi penduduk migran di Kabupaten Bogor dan berbagai faktor yang mempengaruhinya. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Deskriptif Kualitatif. Pengumpulan data dilakukan dengan observasi, wawancara, dan dokumentasi. Teknik analisis data dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu mempersiapkan data, membaca keseluruhan data, penyajian data, mengorganisasikan data, menganalisis data, mendeskripsikan data, dan pembuatan interpretasi/penarikan kesimpulan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam memberikan pelayanan administrasi kependudukan bagi penduduk migran, Disdukcapil Kabupaten Bogor telah memenuhi dimensi-dimensi pelayanan yang baik, dipenuhi melalui berbagai upaya diantaranya program One Day Service (ODS), tersedianya Standar Operasional Prosedur (SOP) pelayanan yang jelas, dan pemanfaatan teknologi untuk mempercepat proses pelayanan, serta menciptakan lingkungan yang nyaman dan efisien bagi penduduk migran yang mengurus dokumen kependudukan. Kata kunci: Pelayanan publik, Administrasi Kependudukan, Penduduk Migran.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».