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Enregistrement W4399812119 · doi:10.47039/ish.6.2024.1-12

Pemetaan Pengusaha dan Identifikasi Potensi Pengusaha Muda Asli Papua di Provinsi Papua Barat

2024· article· id· W4399812119 sur OpenAlexaff
Maria Arim, Kunto Wibowo, Nurhani Widiastuti, Haerul Arifin, Daniel Jimmy Oruw, Jeffri Roy Pattiasina, Ezrom Batorinding

Notice bibliographique

RevueIgya ser hanjop Jurnal Pembangunan Berkelanjutan · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesBusinessArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) berperan penting dalam menggerakkan roda perekonomian dan sebagai basis ekonomi rakyat yang dapat dilakukan berbagai kalangan masyarakat dalam usaha bisnis. Pengusaha Muda Asli Papua (PMAP) sebagai bagian dari para pelaku usaha di wilayah Papua Barat turut andil dalam UMKM. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi dan menganalisis Potensi Pengusaha Muda Asli Papua. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif. Pengambilan sampel dilakukan dengan metode snowball sampling kepada pengusaha Papua yang ada di Kabupaten Manokwari Selatan, Teluk Bintuni dan Pegunungan Arfak. Hasil penelitian menunjukkan jenis usaha yang telah dikelola dan dapat dikembangkan PMAP meliputi usaha industri kreatif, berbagai usaha jasa, usaha budidaya perikanan air tawar, usaha ternak ayam potong dan usaha produksi pengolahan makanan. Fasilitas pengembangan usaha yang dominan diakses PMAP utamanya berupa pelatihan, sedangkan akses promosi usaha dan pendampingan usaha masih sangat minim. Demikian pula akses modal, pembimbingan usaha dan magang, meskipun dapat diakses namun terbatas. Berdasarkan kepemilikian dokumen dan perizinan usaha dari PMAP menunjukkan sebagian besar PMAP belum memiliki. Hal tersebut disebabkan anggapan bahwa proses perizinan yang berbelit dan membutuhkan waktu lama, ketidaktahuan tentang proses pengurusan dan manfaat adanya dokumen-dokumen perizinan dalam pengembangan usaha. Dampak eksternalitas dari berbagai jenis usaha yang dilakukan PMAP menunjukkan eksternalitas positif yaitu terserapnya tenaga kerja dari kalangan anak muda dan kaum perempuan.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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