PENGARUH EFEKTIVITAS PROGRAM GERAKAN KESETARAAN \nGENDER MELALUI PEMBANGUNAN KELOMPOK USAHA PEREMPUAN \n(GETAR PESONA) TERHADAP KUALITAS PEMBERDAYAAN \nANGGOTA KELOMPOK USAHA GETAR PESONA \n(STUDI PADA KUP KECAMATAN MARTAPURA OKU TIMUR)
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh efektivitas program gerakan \nkesetaraan gender melalui pembangunan kelompok usaha perempuan terhadap \nkualitas pemberdayaan anggota kelompok usaha Getar Pesona. Metode penelitian \nyang digunakan adalah kuantitatif melalui strategi penelitian survai. Populasi dalam \npenelitian ini adalah anggota kelompok usaha Getar Pesona dengan jumlah \nsebanyak 34 orang. Sampel yang digunakan pada penelitan ini menggunkan tipe \nsampel jenuh dengan menurunkan seluruh populasi. Pengujian hipotesis dilakukan \nmenggunakan rumus uji t dan uji F menggunakan alat hitung SPSS adapun \npengolahan data mengguakan teknik analisis statistik regresi linier sederhana. Hasil \nanalisis yang diperoleh terdapat pengaruh antara efektivitas program Getar Pesona \nterhadap kualitas pemberdayaan anggota Getar Pesona dengan kadar determinasi \nsebesar 0,637 atau 63,7%, serta sisanya sebesar 36,3% dipengaruhi oleh variabel \nlain diluar penelitian ini. \nKata Kunci :Pemberdayaan Perempuan, Program Getar Pesona, Transformasi \nSosial
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 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 ».