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Enregistrement W4402064599 · doi:10.58411/dq5gnf35

POTENSI CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY (CSR) UNTUK PEMBANGUNAN KOTA MALANG

2022· article· id· W4402064599 sur OpenAlexaff
Bidang Penelitian Dan Pengembangan

Notice bibliographique

RevuePANGRIPTA · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Administration in Developing Nations
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityBusinessBusiness administrationPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Program Corporate Social Responsibility (CSR) perusahaan merupakan perwujudan pembangunan berkelanjutan di daerah yang dapat membantu mengatasi masalah sosial masyarakat melalui kepedulian perusahaan kepada masyarakat berupa program-program pemberdayaan sosial masyarakat serta pelestarian lingkungan hidup. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan pemetaan potensi perusahaan yang ada di Kota Malang berdasarkan program CSR yang dijalankan. Desain penelitian adalah kualitatif dengan pendekatan studi kasus. Situs penelitian adalah perusahaan-perusahaan di Kota Malang, terpilih 33 perusahaan dengan bidang usaha retail, properti, rumah sakit, BUMD, Perguruan Tinggi, Perbankan dan Pabrik Rokok. Analisis data menggunakan pendekatan naratif deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi program CSR oleh perusahaan-perusahaan di Kota Malang diwujudkan pada lima kelompok bidang, yaitu bidang sosial pengentasan kemiskinan sebesar 31%; bidang sarana/prasarana lingkungan hidup sebesar 20%, bidang pendidikan dan pengembangan SDM sebesar 19%; bidang kesehatan 16%; dan bidang UMKM sebesar 14%. Jika berdasarkan skala usahanya, maka persentase terbanyak adalah perusahaan dengan kategori usaha besar yaitu dengan jumlah omzet > Rp 50.000.000.000, sedangkan porsi terkecil adalah perusahaan dengan kategori mikro (dengan omzet < Rp 300.000.000). Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa pelaksanaan CSR di Kota Malang secara umum sudah terlaksana dengan jumlah yang cukup signifikan. Kedepannya penguatan sinergitas antara pemerintah dan sektor swasta diharapakan mampu meningkatkan potensi jumlah dana CSR untuk pembangunan di Kota Malang.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,247 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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