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Enregistrement W4406189409 · doi:10.61860/jigp.v3i2.32

EVALUASI DAN PENGEMBANGAN PROGRAM REVITALISASI KUA SEBAGAI UPAYA PENINGKATAN KUALITAS LAYANAN MASYARAKAT DI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT

2024· article· id· W4406189409 sur OpenAlexaff
Abdul Haris Khoirul Alam

Notice bibliographique

RevueJURNAL ILMIAH GEMA PERENCANA · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessBusiness administrationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,004

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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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