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Enregistrement W4402065502 · doi:10.58411/z3gmdw14

PENGUKURAN PERTUMBUHAN EKONOMI KREATIF KOTA MALANG

2023· article· id· W4402065502 sur OpenAlexaff
Sri Palupi Prabandari, Franciska Yuniati, Dwi Maulidatuz Zakiyah

Notice bibliographique

RevuePANGRIPTA · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ekonomi kreatif adalah suatu konsep untuk merealisasikan pembangunan ekonomi yang berkelanjutan berbasis kreativitas. Pemanfaatan sumber daya yang bukan hanya terbarukan, bahkan tidak terbatas, yaitu berupa ide, gagasan, bakat atau talenta dan kreativitas. Ekonomi kreatif merupakan suatu penciptaan nilai tambah (ekonomi, sosial, budaya, lingkungan) berbasis ide yang lahir dari kreativitas sumber daya manusia (orang kreatif) dan berbasis pemanfaatan ilmu pengetahuan, termasuk warisan budaya dan teknologi. Dengan kata kreatif dan inovatif, nilai barang/jasa yang dihasilkan tentu bernilai jual tinggi. Kota Malang telah ditetapkan oleh Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif (Kemenparekraf) sebagai kota kreatif, dimana dalam hal ini Kota Malang melakukan berbagai inovasi untuk menunjang ekonomi kreatif. Kota Malang memiliki 12.948 pelaku ekonomi Kreatif di Kota Malang. Hal ini tentu merupakan potensi besar dalam pertumbuhan ekonomi kreatif di Kota Malang. Hasil pertumbuhan angka PDRB Ekonomi Kreatif Kota Malang Tahun 2021 atas dasar harga konstan mengalami peningkatan signifikan yaitu menjadi 3,47% dari -8,85% pada Tahun 2020. Hal ini dikarenakan pelaku usaha ekonomi kreatif terdampak pandemi COVID-19 di Tahun 2020. Pertumbuhan mengalami peningkatan di Tahun 2021 dikarenakan adanya perekonomian di Kota Malang yang mulai pulih dan pelaku usaha ekonomi kreatif mulai beradaptasi pada era normal sehingga nilai PDRB ekonomi kreatif mengalami kenaikan.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
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