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Enregistrement W4411375260 · doi:10.18280/ijsdp.200539

Trend Transformation in Population Administration in Indonesia: A Bibliometric Analysis 2012-2024

2025· article· en· W4411375260 sur OpenAlexvenueno aff
Wahab Tuanaya, Marno Wance, Aslinda Aslinda, Risma Niswaty, Andi Kasmawati, Ummu Syahidah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformation (genetics)Administration (probate law)PopulationGeographyRegional sciencePolitical scienceMedicineEnvironmental healthChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to analyze trends in public service innovation and population administration using the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) methodology.The focus of the research problem includes the distribution of articles per year, types of research, targets of innovation, geographical distribution of articles, most cited articles, and dominant fields of study.Articles were selected through a systematic selection process using inclusion criteria related to public service innovation and demographics.After screening, the articles were analyzed based on annual distribution patterns, types of research, and innovation targets.The research results show a significant increase in the number of articles related to public service innovation since 2019, peaking in 2022 and 2023, before experiencing a decline in 2024.The analysis type has become the most dominant type of research (125 articles), while experiments and model development are used less frequently.Society is the main target of innovation (103 articles), while the government and academic sectors are relatively underrepresented.In terms of geographical distribution, South Sulawesi dominates with the highest number of articles, while several other provinces have very little contribution.The most cited articles focus on technology-based innovations, such as egovernment and public service applications.Overall, this research reveals that public service innovations tend to focus on the application of technology and involve the community, with an analytical approach dominating the research methodology.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devismedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0540,011
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,242 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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