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Enregistrement W4409985855 · doi:10.47521/selodangmayang.v11i1.445

STRATEGI PENGUATAN INFRASTRUKTUR DAN PENGEMBANGAN KAWASAN INDUSTRI UNTUK MENDORONG INVESTASI DI KABUPATEN INDRAGIRI HILIR

2025· article· en· W4409985855 sur OpenAlexaff
Apridoni Apridoni

Notice bibliographique

RevueSelodang Mayang Jurnal Ilmiah Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Indragiri Hilir · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessBusiness administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The economic growth of Indragiri Hilir Regency in 2024 was recorded at 3.10%, while the regional investment growth in 2024 reached 6.79%, showing an improvement compared to -0.56% in 2023. However, this increase in investment realization has not yet had a significant impact on the economic growth of Indragiri Hilir Regency. This is due to several key issues, including dependence on the agricultural and processing industries, a decline in agricultural production, and limitations in infrastructure and accessibility. Using the USG method (Urgency, Seriousness, Growth), the main issue addressed in this policy paper is Infrastructure and Accessibility Constraints. The problem statement identified is:"The limitations in infrastructure and accessibility in Indragiri Hilir Regency are caused by the lack of investment-supporting infrastructure, which restricts the development of industrial zones in the region. This, in turn, hampers investment flows, increases logistics costs, and slows down regional economic growth." To address these challenges, the Indragiri Hilir Regency Government must take strategic steps, including: Development of Economic and Industrial Zones, Strengthening Physical Infrastructure, Digitalization of Economic Infrastructure, Collaboration and Partnerships, Pro-Investment Regulations and Policies. As these steps cannot be implemented simultaneously, they are divided into three programs: Short-term program, Medium-term program, Long-term program. Pertumbuhan ekonomi Kabupaten Indragiri Hilir Tahun 2024 sebesar 3,10%, sementara pertumbuhan investasi daerah pada tahun 2024 sebesar 6,79% lebih baik dari Tahun 2023 sebesar -0,56%. Peningkatan pertumbuhan realisasi investasi tersebut belum berdampak besar pada pertumbuhan ekonomi di Kabupaten Indragiri Hilir, hal tersebut terjadi dikarenakan adanya masalah yaitu Ketergantungan pada Sektor Pertanian dan Industri Pengolahan, Penurunan Produksi Sektor Pertanian, Keterbatasan Infrastruktur dan Aksesibilitas. Dengan menggunakan metoda USG (Urgency, Seriousness, Growth), permasalahan yang akan dibahas dalam makalah kebijakan ini yaitu Keterbatasan Infrastruktur dan Aksesibilitas dengan problem statement Keterbatasan infrastruktur dan aksesibilitas di Kabupaten Indragiri Hilir dikarenakan minimnya infrastruktur pendukung investasi yang menyebabkan terbatasnya kawasan industri di Kabupaten Indragiri Hilir sehingga menghambat arus investasi, meningkatkan biaya logistik, dan memperlambat pertumbuhan ekonomi daerah. Langkah yang harus dilakukan oleh Pemerintah Daerah Kabupaten Indragiri Hilir yaitu Pengembangan Kawasan Ekonomi dan Industri, Penguatan Infrastruktur Fisik, Digitalisasi Infrastruktur Ekonomi, Kolaborasi dan Kemitraan, Regulasi dan Kebijakan Pro-Investasi.Langkah tersebut tidak dapat dilaksanakan secara serentak oleh karenanya dibagi dalam 3 program, yaitu program jangka pendek, program jangka menengah, dan program jangka panjang.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,004

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
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