ANALISIS PARTISIPASI MASYARAKAT DALAM PEMILIHAN UMUM CALON LEGISLATIF TAHUN 2009 DI KECAMATAN BENGKALIS KABUPATEN BENGKALIS
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar partisipasi \nmasyarakat dalam Pemilihan Calon Anggota Legislatif Kecamatan Bengkalis \nKabupaten Bengkalis priode 2009-2014 di Kecamatan Bengkalis Kabupaten \nBengkalis dengan menggunakan metode pengumpulan data quisioner, \nwawancara, dan observasi. Tehnik analisa data yang digunakan yaitu teknik \nkualitatif dengan analisa dan pengamatan secara langsung terjun kemasyarakat. \nHasil penelitian di atas menunjukan bahwa tingginya tingkat partisipasi \nmasyarakat dalam pemilihan Calon Anggota Legislatif Kecamatan Bengkalis \npriode 2009-2014, di Kecamatan Bengkalis dapat dilihat dari partisipasi \nmasyarakat mulai dari pendaftaran, Kampanye, Pemilihan dan Penghitungan \nSuara. \nPenelitian ini juga menyarankan agar Aparatur Pemerintah Kecamatan \nBengkalis agar mendorong masyarakat untuk berpartisipasi dalam setiap proses \npemilihan (hak suara) serta menindaklanjuti setiap usul dan saran masyarakat \nsehingga pemilihan kedepanya lebih berskala sukses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».