EVALUASI DAN PENGEMBANGAN PROGRAM REVITALISASI KUA SEBAGAI UPAYA PENINGKATAN KUALITAS LAYANAN MASYARAKAT DI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT
Notice bibliographique
Résumé
Policy Paper ini menguraikan bahwa layanan masyarakat pada Kantor Urusan Agama (KUA) merupakan layanan yang banyak mendapatkan koreksi dari masyarakat di Provinsi Nusa Tenggara Barat. Sehubungan dengan hal tersebut, maka layanan KUA akan ditingkatkan dengan menggunakan revitalisasi KUA. Namun pelaksanaan revitalisasi KUA terdapat banyak kendala yang tidak dapat diselesaikan dalam waktu singkat. Adapun tujuan analisa ini adalah untuk melakukan evaluasi dan pengembangan program revitalisasi KUA pada Provinsi Nusa Tenggara Barat. Analisa ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan kualitatif, analisis data dilakukan dengan pendekatan deskriptif. Hasil analisa adalah: 1) Program revitalisasi KUA bukan hanya program Bimas Islam tetapi program Kementerian Agama secara komprehensif. 2) Revitalisasi KUA bukan hanya perubahan mindset dan culture set tetapi juga agent of change. 3) Perubahan Utama pada revitalisasi KUA adalah pada perubahan sumber daya manusia. 4) Peningkatan sarana prasarana dilakukan berdasarkan skala prioritas kondisi KUA. 5) Perlu dilakukan perubahan aturan yang linier dengan program revitalisasi KUA khususnya aturan terkait SBSN sehingga dapat bersinergi untuk mempercepat progress revitalisasi KUA. Kesimpulannya bahwa program revitalisasi KUA akan berhasil jika terdapat kerjasama seluruh satuan kerja dalam Kementerian Agama.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,004 |
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 ».