Inovasi Sistem Layanan dan Rujukan Terpadu (SLRT) Bersahaja di Kabupaten Pringsewu: Evaluasi dan Kontribusinya terhadap Pengentasan Kemiskinan
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
SLRT Bersahaja merupakan inovasi sistem layanan terpadu di Kabupaten Pringsewu yang bertujuan untuk meningkatkan akses masyarakat miskin terhadap program perlindungan sosial dan pengentasan kemiskinan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas SLRT Bersahaja dalam mendukung upaya pengentasan kemiskinan, mengidentifikasi peran Tim Reaksi Cepat (TRC), serta menganalisis validasi data penerima manfaat. Metode penelitian menggunakan pendekatan campuran dengan pengumpulan data primer melalui wawancara, survei, dan observasi, serta data sekunder berupa dokumen resmi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 87% penerima manfaat merasa layanan mudah diakses, 82% menyatakan bantuan sesuai kebutuhan, dan 75% puas dengan kecepatan respons TRC. Selama observasi, TRC menangani 25 kasus mendesak dengan waktu respons rata-rata 2-3 jam. Validasi data penerima manfaat mencapai 92% akurasi, menunjukkan efektivitas sistem dalam menyalurkan bantuan tepat sasaran. Namun, kendala berupa keterbatasan sumber daya manusia dan akses teknologi di daerah terpencil masih menjadi tantangan. Kesimpulannya, SLRT Bersahaja berhasil meningkatkan kesejahteraan masyarakat miskin di Kabupaten Pringsewu dan relevan dengan tujuan pembangunan berkelanjutan. Rekomendasi penelitian selanjutnya mencakup penguatan kapasitas sumber daya manusia dan pengembangan infrastruktur digital untuk meningkatkan cakupan layanan.
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.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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