Penguatan Partisipasi Masyarakat Pesisir dalam Pengawasan Penyelundupan Narkotika Melalui Jalur Laut
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
Indonesia menghadapi tantangan serius dalam pengawasan jalur laut sebagai pintu masuk utama penyelundupan narkotika internasional, dengan sekitar 80% kasus penyelundupan terjadi melalui wilayah perairan laut. Tingginya tingkat penyelundupan ini diperparah oleh lemahnya kapasitas pengawasan laut dan rendahnya partisipasi aktif masyarakat pesisir yang secara geografis dan sosial merupakan ujung tombak wilayah pengawasan. Makalah ini menggunakan pendekatan studi kepustakaan dengan metode analisis deskriptif untuk mengidentifikasi akar permasalahan, merumuskan alternatif kebijakan, dan memberikan rekomendasi strategis yang dapat diimplementasikan. Hasil analisis menunjukkan bahwa pemberdayaan sosial masyarakat pesisir sebagai pilar pengawasan berbasis komunitas memiliki potensi terbesar untuk memperkuat efektivitas pengawasan, meningkatkan partisipasi masyarakat, serta menyediakan solusi yang efisien dan berkelanjutan untuk mencegah penyelundupan narkotika. Rekomendasi utama mencakup program pemberdayaan sosial masyarakat pesisir sebagai arah kebijakan perencanaan strategis dan penyusunan pedoman nasional yang mengatur tugas, wewenang, dan koordinasi antar instansi dalam pelaksanaan pemberdayaan sosial masyarakat pesisir sebagai pilar pengawasan kejahatan narkotika yang melalui jalur laut. Diharapkan dengan sinergi multi-institusi dan pemberdayaan masyarakat, pengawasan jalur laut dapat lebih optimal dan berkelanjutan, sekaligus meningkatkan kesejahteraan dan kesadaran preventif masyarakat pesisir terhadap tindak kejahatan penyelundupan narkotika.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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