PENGUKURAN INDIKATOR PROGRAM PEMBANGUNAN BIDANG SOSIAL KOTA MALANG TAHUN 2022
Notice bibliographique
Résumé
Pengukuran Indikator Pembangunan Bidang Sosial Kota Malang dilakukan untuk dapat mengukur capaian indikator kinerja program bidang sosial pada tahun 2021 dan tahun 2022 hingga triwulan dua, review target indikator pembangunan bidang sosial yang telah ditetapkan, menyajikan data-data indikator sosial, dan dapat memberikan rekomendasi kebijakan serta langkah-langkah yang perlu dilakukan oleh Pemerintah Kota Malang berdasarkan hasil kajian. Terdapat 23 (dua puluh tiga) program P-RPJMD dan 54 (lima puluh empat) indikator pada bidang sosial yang sesuai dengan perangkat daerah terkait. Pengukuran indikator program pembangunan bidang sosial ini memiliki teknik analisis pengukuran capaian indikator bidang sosial, pengukuran efektivitas capaian target, pengelompokan tingkat efektivitas capaian target, dan identifikasi faktor determinan pelaksanaan program. Hasil dari analisis tersebut menunjukkan bahwa sejumlah 80% indikator telah memiliki tingkat efektivitas yang sangat tinggi di tahun 2021. Efektivitas tersebut meningkat dari tahun sebelumnya dengan selisih 23%. Akan tetapi masih terdapat 3 (tiga) indikator yang memiliki tingkat efektivitas sangat rendah dan 2 (dua) indikator memiliki tingkat efektivitas rendah.
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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,003 |
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 ».