Praktik Baik: Evaluasi Pengarusutamaan Gender Kota Depok Provinsi Jawa Barat
Notice bibliographique
Résumé
Pengarusutamaan Gender pada dasarnya adalah salah satu upaya menyelesaikan isu ketidakadilan gender. PUG dimaknai sebagai konsep, prinsip dan problematika kesetaraan gender yang diintegrasikan kedalam kebijakan, program dan kegiatan pembangunan pada semua tahap manajemen (perencanaan, penganggaran, pelaksanaan, pemantauan dan evaluasi). Kota Depok merupakan salah satu kota yang telah menerapkan PUG dalam pembangunan sejak tahun 2012 dan telah mendapatkan Penghargaan Anugerah Parahita Ekapraya (APE) yakni penghargaan yang diberikan kepada Kementerian/Lembaga dan Pemerintah Daerah yang telah mengintegrasikan PUG dalam pembangunan dengan kategori Utama pada tahun 2014, 2018, 2021 dan 2023. Walaupun demikian implementasi PUG dalam berbagai sektor pembangunan di Kota Depok masih dirasakan kurang optimal. Tulisan ini bertujuan untuk melihat sejauh mana pencapaian Pemerintah Kota Depok dalam melaksanakan PUG dengan melihat tujuh indikator yang ditetapkan. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif-deskriptif untuk melihat gambaran pencapaian Pemerintah Kota Depok dalam Pengarusutamaan Gender. Data yang digunakan adalah data primer dan data sekunder, data primer merupakan hasil wawancara dengan informan terpilih, yaitu: pejabat pada Dinas Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak, Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana (DP3AP2KB) Kota Depok. Data sekunder diperoleh dari studi literatur dari berbagai artikel ilmiah, laporan pemerintah, jurnal dan sebagainya. Penelitian ini menemukan bahwa dari ketujuh indikator evaluasi PUG yang ditetapkan, Pemerintah Kota Depok masih perlu untuk meningkatkan jumlah dan pemahaman/keterampilan sumber daya manusia dan anggaran untuk pelaksanaan PUG. Disamping itu perlunya peningkatan kualitas serta ketersediaan data terpilah gender dari berbagai sektor pembangunan
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,003 |
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.
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 ».