REVIEW TARGET DAN CAPAIAN PENGUKURAN INDIKATOR KINERJA DAERAH KOTA MALANG
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.
Notice bibliographique
Résumé
Kota Malang merupakan salah satu wilayah administratif yang ada di Provinsi Jawa Timur. Visi Kota Malang “Bermartabat” menjadi acuan dalam perumusan tujuan, sasaran, dan Indikator Kinerja Daerah (IKD) Kota Malang sesuai dengan RPJMD Kota Malang 2018-2023. Target dan proyeksi IKD sebagai acuan mengukur dampak dari pembangunan yang dilaksanakan. Metode penelitian ini kuantitatif diskriptif. Sumber data primer dari responden untuk 2 indikator yaitu IPMas dan IMS. Analaisis data dengan: (1) diskriptif kuantitatif, (2) gap rasio dan (3) Trend untuk estimasi. Hasil kajian menunjukkan IKD Kota Malang tahun 2019 cukup berhasil, 8 (IKD) yakni Indeks Pembangunan Manusia, Indeks Pendidikan, Indeks Kesehatan, Indeks Daya Beli, Persentase Angka Kemiskinan, Persentase Penurunan PMKS, Indeks Pembangunan Gender, dan Indeks Modal Sosial. Hasil analisis gap rasio, capaian 2019 mengalami peningkatan dari capaian tahun 2018. Hanya 1 IKD, yaitu Indeks Pembangunan Masyarakat, lebih rendah pada 2019. Berdasarkan hasil analisis gap rasio, capaian dari 5 indikator yaitu IPM, Indeks Pendidikan, Indeks Kesehatan, IPMas, dan IMS diprediksi meningkat tahun 2020. Sedangkan capaian dari 4 Indikator lainnya, yaitu Indeks Daya Beli, Persentase Angka Kemiskinan, Persentase Penurunan PMKS, dan Indeks Pembangunan Gender justru diprediksi mengalami penurunan tahun 2020. Hasil perbandingan capaian IKD tahun 2019 dengan target capaian dalam RPJMD 2019 adalah 2 IKD, yaitu Indeks Kesehatan dan Indeks Daya Beli, telah melampaui target capaian, sedangkan capaian dari 7 Indikator Kinerja Daerah lainnya, tahun 2019 lebih rendah dibandingkan target RPJMD 2020.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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 découle