PENGUKURAN PERTUMBUHAN EKONOMI KREATIF KOTA MALANG TAHUN 2021
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
Ekonomi kreatif adalah perwujudan nilai tambah dari kekayaan intelektual yang bersumber dari kreativitas manusia yang berbasis warisan budaya, ilmu pengetahuan, dan/atau teknologi. Kota malang mempunyai potensi 16 subsektor ekonomi kreatif yang meliputi arsitektur, desain interior, desain komunikasi visual, desain produk, film animasi dan video, fotografi, kriya, kuliner, musik, fesyen, aplikasi dan game developer, penerbitan, periklanan, televisi dan radio, seni pertunjukan dan seni rupa. Tujuan Pengukuran Pertumbuhan Ekonomi Kreatif Kota Malang Tahun 2021 yaitu mengukur angka PDRB ekonomi kreatif tahun 2020, melakukan forecasting angka PDRB ekonomi kreatif sebagai capaian tahun 2021, menghitung pertumbuhan angka ekonomi kreatif tahun 2020, menganalisis antara hasil capaian yang diperoleh tahun 2020 dan forecasting 2021 dengan target/sasaran yang telah ditetapkan secara ilmiah dan memberikan rekomendasi kebijakan yang perlu dilakukan oleh Pemerintah Kota Malang. Metode analisis yang digunakan untuk mengukur PDRB menggunakan pendekatan produksi dan pendekatan deflasi. Sedangkan metode yang digunakan untuk memprediksi forecasting yaitu Weighted Moving Average. PDRB ekonomi kreatif Kota Malang tahun 2020 sebesar Rp.7.267,43 miliar (ADHB) dan Rp.5.374,5 miliar (ADHK). Hasil pengukuran pertumbuhan Ekonomi Kreatif Kota Malang pada tahun 2020 diperoleh nilai -8,85 persen yang mengalami penurunan dari hasil pengukuran tahun sebelumnya dikarenakan pelaku usaha ekonomi kreatif terdampak pandemi Covid-19.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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