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Enregistrement W4399312208 · doi:10.38035/ijam.v1i4.148

Analysis of The Jakarta Public Satisfaction Index (IKM) During The Covid-19 Pandemic, Quarter IV of 2021 on Public Services In The Investment Management Unit and One-Door Integrated Services (Dpmptsp) at The Urban Village Level, Jakarta Province

2023· article· en· W4399312208 sur OpenAlexaboutno aff
Ridwan Abdul Gafur, Veithzal Rivai Zainal, ⁠Azis Hakim

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advanced Multidisciplinary · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicIndex (typography)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Quarter (Canadian coin)BusinessUnit (ring theory)Investment (military)MedicinePolitical scienceComputer scienceGeographyPsychologyPoliticsInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to analyze the level of satisfaction of the people of DKI Jakarta with the implementation of public services during the Covid 19 pandemic in 2021, especially services at the Urban Village level. The level of community satisfaction was analyzed through a survey conducted on 3,510 respondents from all areas in Jakarta. This research uses a quantitative method, while the community satisfaction survey uses an interview method using a computer via the jakevo.jakarta.go.id website or commonly known as Computer Assisted Web interviewing, for 107 permits and non-permits surveyed. In this way, the characteristics of each service level will be known, making it easier for service managers to know the strengths and weaknesses of the services provided to the public. The results of the study indicate that there is a need for efforts to maintain the quality of existing services, by making efforts to consistently improve service quality. Services that need to be maintained are not charged outside the provisions and what needs to be improved is that Jakevo information is clear and easy to understand.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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