DATABASE INOVASI DAERAH KOTA MALANG TAHUN 2020
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
Masa depan inovasi daerah merupakan isu krusial yang mulai muncul sejak lima tahun awal pelaksanaan otonomi daerah. Inovasi merupakan salah satu pilar penting untuk meningkatkan daya saing kinerja pemerintahan. Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengetahui keberlanjutan inovasi daerah Kota Malang. Guna mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menggunakan metode analisis observasional (observational analysis). Hasil studi ini menunjukan dari ke-13 inovasi yang digagas oleh 12 Perangkat Daerah (PD), sebanyak 9 inovasi yang mengalami perkembangan (blooming), dan 4 inovasi stagnan (tidak berkembang). Studi ini mengidentifikasi penghambat berkembangnya inovasi daerah Kota Malang diantaranya; Pertama, rendahnya tingkat ketersediaan alokasi anggaran yang memadai dan pengelolaan dan pertanggungjawaban anggaran yang masih terbatas. Kedua, konsistensi dalam mengembangkan SDM pengelola inovasi masih rendah. Ketiga, minimnya pemanfaatan data, informasi, dan pengetahuan terkait kinerja inovasi. Keempat, tidak tersedianya unit khusus yang didedikasikan untuk terus mengembangkan inovasi. Kelima, aspek legal formal yang menjamin keberlangsungan inovasi belum tersedia.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,010 |
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