Pola Bussines To Bussines Dalam Pengadaan Tanah Bagi Pembangunan Bandar Udara Kediri
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 issuance of Presidential Regulation Number 109 of 2020 on the Third Amendment to Presidential Regulation Number 3 of 2016 on Accelerating the Implementation of National Strategic Projects aims to increase infrastructure development in Indonesia. One of the realizations is through government cooperation with business entities. Airports are infrastructure that requires land in its development through land acquisition. This research uses a qualitative method with a descriptive analysis approach. The data collection techniques were observation, interview, and document study. The results of the research are the process and progress of the implementation of land acquisition for the construction of Kediri Airport which is carried out through the business to business (B2B) pattern and the stage pattern. Problems in land acquisition include the existence of parties other than the land acquisition team involved in it, lack of understanding of the land acquisition mechanism, no coordination from the party that requires land with the Ministry of ATR / BPN, and people who reject the value of compensation both when doing the B2B pattern and the pattern of land acquisition stages for the public interest. So that data verification, community and village apparatus guidance, coordination related to land acquisition for the construction of Kediri Airport with the Kediri District Land Office, and settlement through location determination to resolve problems in B2B for people who reject the value of compensation and consignment for people who reject compensation during the pattern stage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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