THE QUALITY OF HUMAN RESOURCES OF VILLAGE GOVERNMENT OFFICIALS IN MANAGING VILLAGE FUNDS IN CENTRAL MALUKU REGENCY
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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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».