STRATEGI POLITIK KEMENTERIAN PERTAHANAN ATAS KONFLIK LAUT NATUNA UTARA PERIODE 2019-2022
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
Penelitian ini didasarkan pada maraknya kasus nelayan China masuk perairan Indonesia juga mencuri ikan di wilayah Laut Natuna Utara dibarengi oleh Coast Guard China yang menjaga aktivitas pencurian ikan yang dilakukan oleh nelayan China tersebut, wilayah Laut Natuna Utara juga merupakan wilayah strategis dalam bentuk jalur perdagangan sehingga wilayah tersebut sangat berharga. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dan menjelaskan strategi politik yang diambil oleh kementerian pertahanan untuk merespon konflik yang terjadi di Laut Natuna Utara pada periode 2019-2022. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah pendekatan kualitatif studi kasus dengan metode purposive sampling. Teknik pengumpulan data yang peneliti lakukan dalam penelitian ini adalah wawancara mendalam. Hasil penelitian menunjukan bahwa strategi politik yang diambil oleh kementerian pertahanan adalah dengan tegas menolak segala bentuk negosiasi dan perundingan di hukum internasional dan menyatakan bahwa pemerintah Indonesia tidak mengakui adanya sengketa dengan China atas wilayah Laut Natuna Utara dengan hal itu menegaskan bahwa wilayah tersebut sepenuhnya merupakan milik pemerintah Indonesia, Kemenhan juga menggunakan nama Laut Natuna Utara dibanding laut China Selatan untuk menegaskan kepemilikan Indonesia atas wilayah tersebut, Kemenhan mengirimkan kapal perang untuk meng-counter kapal Coast Guard China, selain itu Kemenhan merundingkan batas wilayah ZEE dengan Vietnam untuk melawan klaim China, beberapa strategi yang dijalankan oleh kementerian pertahanan juga memengaruhi kebijakan yang diambil oleh China atas Laut Natuna Utara tersebut.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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