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Enregistrement W4402283052 · doi:10.35906/equili.v13i2.2055

STRATEGI INOVASI DALAM PEMENANGAN PEMILU PRESIDEN

2024· article· id· W4402283052 sur OpenAlexaboutno aff
Retno Fuji Oktaviani, Hakam Ali Niazi, Andri Medina, Nanang Suryadi

Notice bibliographique

RevueEquilibrium Jurnal Ilmiah Ekonomi Manajemen dan Akuntansi · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndonesian Election Politics and Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness administrationBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRAKKampanye politik di berbagai negara telah mengalami transformasi signifikan dalam beberapa dekade terakhir, terutama dengan kemajuan teknologi dan perubahan perilaku pemilih. Tujuan penelitian ini adalah untuk menemukan kebaruan dalam inovasi strategi kampanye yang dilakukan oleh Presiden diberbagai negara dengan menggunakan database scopus. Metode yang digunakan adalah Metode bibliografi yaitu pendekatan yang digunakan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menyusun daftar referensi atau sumber-sumber informasi yang relevan dengan topik penelitian tertentu. Dalam menelusuri dokumen yang relevan peneliti mencoba memasukkan keyword utama yaitu “politics” dan “campaign” dan “president” dan “strategy” sehingga menghasilkan 117 dokumen dengan rentan waktu tahun 1948 sampai tahun 2025. Bidang pencarian dibatasi pada “judul”, “abstrak”, dan “kata kunci”. Selanjutnya data pengumpulan tidak dibatasi hanya pada artikel ilmiah tetapi juga pada buku, book chapter, review dan conference paper. Hasil Penelitian ini mengungkapkan beberapa temuan penting terkait dengan tren penelitian strategi kampanye politik presiden. Pertama, analisis tren menunjukkan bahwa penelitian mengenai strategi kampanye politik presiden telah mengalami peningkatan yang signifikan selama bertahun-tahun, mencerminkan minat yang terus berkembang dalam bidang ini seiring dengan semakin kompleksnya dinamika politik dan kemajuan teknologi. Kedua, hasil penelitian menunjukkan bahwa negara-negara seperti Amerika Serikat, Inggris, dan Canada merupakan pemimpin dalam jumlah publikasi terkait strategi kampanye politik presiden, dengan penulis dan institusi dari negara-negara tersebut yang sering kali dikutip paling banyak, menandakan kontribusi mereka yang signifikan terhadap literatur global di bidang ini.Kata Kunci: Strategi Inovasi; Kampanye; Politik; Blue Ocean StartegyABSTRACTThe aim of this research is to find novelty in campaign strategy innovations carried out by the President in various countries using the Scopus database. The method used is the bibliographic method, which is an approach used to collect, analyze and compile a list of references or sources of information that are relevant to a particular research topic. In searching for relevant documents, researchers tried to enter the main keywords, namely "politics" and "campaign" and "president" and "strategy", resulting in 117 documents with a time range of 1948 to 2025. The search field was limited to "title", "abstract" , and “keywords”. Furthermore, data collection is not limited to scientific articles but also books, book chapters, reviews and conference papers. The results of this research reveal several important findings related to research trends in presidential political campaign strategies. First, trend analysis shows that research on presidential political campaign strategies has experienced a significant increase over the years, reflecting the growing interest in this field as political dynamics have become more complex and technology has advanced. Second, the research results show that countries such as the United States, the United Kingdom, and Canada are leaders in the number of publications related to presidential political campaign strategies, with authors and institutions from these countries often cited the most, indicating their significant contribution to global literature in this field. Keywords: Innovation Strategy; Campaign; Political; Blue Ocean Strategy

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
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 enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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