DAMPAK PEMBANGUNAN JALAN TOL TRANS JAWA TERHADAP PELUANG KEWIRAUSAHAAN
Notice bibliographique
Résumé
The National Medium-Term Development Plan (RPJMN) for 2015-2019 and RPJMN for 2020-2024 emphasizes infrastructure development as the key to accelerating economic growth, especially through the implementation of a 2,500 km new toll road construction program. This program includes monumental projects such as the Trans Java Merak-Banyuwangi and Cikampek-Palimanan (Cipali) toll roads, which are the longest toll roads in Java. Evaluation of toll road development, in accordance with Government Regulation (PP) No. 39/2006, is a crucial step in assessing the success of public policy. However, PP No. 15/2005 emphasizes that the purpose of highway projects is to support economic growth and equitable development. In-depth research focused on the impact of the Trans Java toll road on economic growth in East Java. The results show the complexity and variation in the impact, with some toll roads increasing economic growth, while others decrease it. While theory suggests that infrastructure can accelerate economic growth, toll road development in East Java does not have an overall positive impact. Factors such as poor accessibility, high toll fees, and a lack of supporting infrastructure may be to blame. This impact is reflected in the decline in East Java's economic growth from 9.87% to 4.34% two years after toll road construction.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,009 |
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 ».