THE QUALITY OF HUMAN RESOURCES OF VILLAGE GOVERNMENT OFFICIALS IN MANAGING VILLAGE FUNDS IN CENTRAL MALUKU REGENCY
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
The study focuses on the quality of human resources used by village government officials in managing village funds in Central Maluku Regency. This research uses a quantitative method with a sample size of 60 people. There are two types of data used: primary data and secondary data. Data collection was carried out through questionnaires, observations, and documentation. Sociometric analysis tools were used to analyze the data. The analysis results show that the quality of human resources of village government officials in managing village funds in Central Maluku Regency has not yet met expectations, thus requiring improvement according to priorities, namely: If training and mentoring are conducted properly, village funds will be better managed. If the formation of village fund management groups is carried out well, effective village fund management will take place. If supervision and control are optimally implemented, adequate village fund management will be achieved. If cooperation between the government and the community is well established, the desired village fund management will be created. If the social and cultural aspects of the community are well considered, they will support village fund management. Village fund management can run well if village government officials carry it out transparently, accountably, and participatively, thus supporting the achievement of quality management as a tangible manifestation of the quality of human resources of village government officials in managing village funds. The results and findings of this research have implications for improving the quality of the human resources of village government officials in managing village funds in Central Maluku Regency.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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