TATA CARA PEMUNGUTAN PAJAK PENERANGAN JALAN \nDI DINAS PENDAPATAN PENGELOLAAN KEUANGAN \nDAN ASET DAERAH KABUPATEN SIAK
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini dilakukan di Dinas Pendapatan Pengelolaan Keuangan dan Aset \nDaerah Kabupaten Siak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui Tata Cara \nPemungutan Pajak Penerangan Jalan Di Dinas Pendapatan Pengelolaan Keuangan dan Aset \nDaerah Kabupaten Siak. Sedangkan manfaat dari penelitian ini adalah untuk memberikan \nsumbangan pemikiran bagi pemerintah daerah Kabupaten Siak dalam mengelola sumber \nsumber pendapatan daerah dari sektor Pajak Daerah. \nAda suatu permasalahan yang sering terjadi dalam suatu negara atau daerah yaitu \ntentang perpajakan karena sektor pajak sebagai gerbang dalam meningkatkan roda \nperekonomian, namun harapan tersebut sering tidak sejalan karena kurangnya kesadaran \nmasyarakat dalam menunaikan kewajiban membayar pajaknya. \nDalam melakukan penelitian tentang permasalahan ini, penulis menggunakan metode \nkualitatif, jenis dan sumber data penelitian yang digunakan adalah data primer dan data \nskunder yang diperoleh melalui pengumpulan data yang diperoleh dari Dinas pendapatan \nKabupaten Siak, dan melakukan wawancara kepada staf bidang pendapatan serta melakukan \npengamatan terhadap objek pajak penelitian dan lain-lain. \n. \n(Kata kunci : Pajak Penerangan Jalan)
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,016 |
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 ».