Population vs. Poverty Level in the Future in Indonesia: Holt’s Linear Trend Method
Notice bibliographique
Résumé
Poverty is one of the major issues in the field of economics and a serious focus for finding effective solutions.Population size is also a key factor that can influence the poverty rate.This research aims to evaluate the conditions of poverty and the population of Indonesia in the next five years, from 2023 to 2027.Forecasting methods are used, specifically Exponential Smoothing and Holt's method, due to the presence of trends in the data.With the assistance of machine learning technology, particularly using the R, poverty rates and population figures can be projected.The results of the projections indicate that the population of Indonesia is expected to continue increasing each year from 2023 to 2027 or have a positive trend.On the other hand, the poverty rate in Indonesia is projected to decrease each year or have a negative trend during the same period, from 2023 to 2027.This research has important implications for policymakers, as it underscores the significance of data-driven decision-making and informed policy development.The positive demographic trend suggests the necessity of preparing for the associated challenges and requirements of a growing population.Meanwhile, the declining poverty rate presents an opportunity for socio-economic development, necessitating sustained efforts to maintain this trajectory.The study underscores the importance of data analysis and forecasting in addressing critical issues like population growth and poverty reduction, ultimately contributing to the well-being and advancement of Indonesian society.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».