Penguatan Ekosistem Pendukung Untuk Meningkatkan Produktivitas Sektor Pertanian Dan Perikanan
Notice bibliographique
Résumé
Sektor pertanian dan perikanan merupakan pilar penting dalam mendukung ketahanan pangan nasional, menciptakan lapangan kerja, dan menggerakkan ekonomi daerah. Namun, produktivitas kedua sektor ini masih menunjukkan tren stagnan akibat belum optimalnya ekosistem pendukung, meliputi keterbatasan inovasi teknologi, ketertinggalan infrastruktur produksi, dan stagnasi regenerasi sumber daya manusia (SDM). Permasalahan tersebut semakin diperparah oleh lemahnya kolaborasi antarpemangku kepentingan, rendahnya prioritas kebijakan, serta belum berkembangnya budaya inovasi lokal. Policy paper ini bertujuan untuk menganalisis akar masalah secara konseptual dan normatif, mengidentifikasi alternatif kebijakan berbasis bukti, serta merumuskan rekomendasi prioritas yang dapat diimplementasikan di tingkat daerah. Pendekatan analisis menggunakan teori sistem inovasi, model pentahelix, dan konsep klaster ekonomi, dengan acuan regulatif dari UU No. 23 Tahun 2014, RPJMN 2020–2024, dan Perpres No. 18 Tahun 2020. Tiga alternatif kebijakan dikaji, yaitu: (1) pengembangan klaster agro-maritim terpadu, (2) skema kolaborasi pentahelix daerah, dan (3) reformulasi prioritas anggaran daerah. Berdasarkan analisis skoring, pengembangan klaster agro-maritim terpadu dipilih sebagai rekomendasi utama, karena mampu menjawab akar masalah secara integratif dengan dampak jangka panjang yang lebih kuat. Rekomendasi ini disertai dengan strategi implementasi, mekanisme pemantauan, dan mitigasi risiko guna memastikan keberlanjutan dan efektivitas kebijakan dalam meningkatkan produktivitas sektor agro-maritim daerah.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».