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Enregistrement W4401024403 · doi:10.35817/publicuho.v7i2.482

HUBUNGAN PENDAPATAN DAN POLA KONSUMSI MASYARAKAT PERDESAAN DAN PERKOTAAN DI SULAWESI UTARA

2024· article· en· W4401024403 sur OpenAlex
Brigita Kezia Maria Kumaat, Sherly Gladys Jocom, Theodora M. Kathiandagho, Tommy Ferdy Lolowang, Agnes Estephina Loho

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal Publicuho · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aims to determine the relationship between income and consumption patterns of rural and urban communities in North Sulawesi. Data analysis in this research was carried out descriptively. The descriptive research method is a research method that provides a general description of the object being studied, such as looking at the movement of each research variable, one of which is by describing the movement of each research variable in the form of a table or graph. The consumption patterns of rural and urban communities show diversity. On average, between 2018-2022, rural communities in North Sulawesi, except for rural areas in Bitung City, allocate more expenditure to non-food consumption than to food consumption. Furthermore, of the eleven districts and four cities in North Sulawesi, only urban communities in Minahasa Regency, Talaud Islands, Manado City, Tomohon City and Kotamobagu City have a greater percentage of expenditure on non-food consumption than food consumption. This phenomenon indicates that apart from income, there are other factors that influence people's consumption patterns in both rural and urban areas in North Sulawesi.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,197 · 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