Analisis Pergeseran Struktur Ekonomi dan Penentuan Sektor Unggulan Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2018-2022
Notice bibliographique
Résumé
Struktur perekonomian di Provinsi Kalimantan Selatan didominasi sektor pertambangan dan penggalian. Untuk mengurangi ketergantungan pada sektor pertambangan dan penggalian, perlu dilakukan transformasi struktur ekonomi ke sektor lain yang berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan struktur ekonomi dan alternatif sektor unggulan di Provinsi Kalimantan Selatan. Penelitian ini merupakan penelitian deskriftif kuantitatif yang dilaksanakan di Provinsi Kalimantan Selatan. Analisis yang digunakan yaitu Location Quotient, Dynamic Location Quotient, Shift Share dan Tipologi Klassen. Data yang digunakan merupakan data sekunder PDRB menurut lapangan kerja Atas Dasar Harga Konstan dari 2018 hingga 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sektor yang memenuhi kriteria unggulan yaitu sektor pertambangan dan penggalian; sektor pengadaan air, pengelolaan sampah, limbah, dan daur ulang; sektor transportasi dan pergudangan; dan sektor jasa pendidikan. Pengembangan tiga sektor unggulan selain sektor pertambangan dan penggalian, diharapkan mampu meningkatkan pertumbuhan perekonomian di Provinsi Kalimantan Selatan secara berkelanjutan.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».