PENGARUH PENDIDIKAN, KESEHATAN, JAMINAN SOSIAL, DAN PENDAPATAN KELUARGA TERHADAP PARTISIPASI KERJA PENDUDUK LANSIA DI JAWA
Notice bibliographique
Résumé
Jumlah penduduk tertinggi di Indonesia terletak di Pulau Jawa. Disertai dengan fasilitas kesehatan dan penunjang kehidupan yang lengkap menyebabkan Angka Harapan Hidup di wilayah Jawa menjadi semakin tinggi, rendahnya TFR, dan potensi migrasi kembali bagi penduduk lansia yang tinggi, mengakibatkan penduduk lansia di Jawa lebih cepat tumbuh daripada wilayah lain yang menyebabkan peningkatan rasio ketergantungan lansia terhadap penduduk produktif. Permasalahan yang terjadi adalah ketika lansia tidak ingin membebani penduduk usia produktif dan tetap memilih untuk tetap bekerja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pendidikan, kesehatan, jaminan sosial dan pendapatan keluarga secara simultan dan parsial terhadap partisipasi kerja penduduk lansia di provinsi-provinsi di Pulau Jawa. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisi regresi data panel. Hasil penelitian ini menemukan bahwa pendidikan, kesehatan, jaminan sosial dan pendapatan keluarga secara simultan berpengaruh terhadap partisipasi kerja penduduk lansia di provinsi-provinsi di Pulau Jawa. Pendidikan dan kesehatan berpengaruh positif dan signifikan, jaminan sosial berpengaruh negatif dan signifikan, sedangkan pendapatan keluarga berpengaruh positif dan tidak signifikan secara parsial terhadap partisipasi kerja penduduk lansia di provinsi-provinsi di Pulau Jawa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».