STRATEGI KEBIJAKAN PENERAPAN MANAJEMEN TALENTA DALAM PENGEMBANGAN KARIER ASN MELALUI PENILAIAN KINERJA DAN POTENSI DI KABUPATEN INDRAMAYU
Notice bibliographique
Résumé
Reformasi birokrasi menuntut pengembangan karier ASN berbasis kinerja dan potensi melalui penerapan Manajemen Talenta. Pemerintah Kabupaten Indramayu menghadapi sejumlah tantangan, antara lain keterbatasan regulasi teknis, pemetaan potensi dan talent pool yang belum optimal, penilaian kinerja yang masih administratif, minimnya assessor tersertifikasi, keterbatasan infrastruktur teknologi, serta budaya organisasi yang belum berorientasi kinerja tinggi. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan strategi kebijakan berupa penyusunan regulasi teknis, pemetaan talenta berbasis 9-Box Grid, succession planning, pemberian reward and punishment, serta pengembangan talent pool digital. Selain itu, penguatan dilakukan melalui digitalisasi data ASN, integrasi dengan SI-ASN BKN, penerapan Digital Talent Management System, peningkatan kapasitas melalui pelatihan dan penyediaan assessor, serta menjadikan pimpinan OPD sebagai role model budaya kinerja. Artikel ini merekomendasikan percepatan implementasi Manajemen Talenta guna memperkuat sistem merit, meningkatkan kualitas pengambilan keputusan berbasis data, serta mewujudkan birokrasi yang profesional, akuntabel, dan berorientasi pelayanan publik.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».