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Enregistrement W7113897461 · doi:10.62383/dialogika.v1i4.760

Dampak Perubahan Kebijakan Pengadaan Secara Elektronik melalui E-Katalog V5 Menjadi V6 bagi Penyedia di Kecamatan Balongbendo

2025· article· W7113897461 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDialogika Jurnal Penelitian Komunikasi dan Sosialisasi · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementTransparency (behavior)E-procurementHuman resourcesQuarter (Canadian coin)Goods and services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to analyze the implementation of procurement of goods and services through e-Catalog version 6 in Balongbendo District after the enactment of policy changes from the previous version (V5). In addition, this study also identifies impacts, obstacles, and strategies to increase system effectiveness. This study uses a qualitative descriptive method with a document study approach based on the Electronic Procurement of Goods/Services Implementation Report for the third quarter of 2025 as a secondary data source. The results of this study show that the implementation of the V6 e-Catalog has been relatively effective with a completion rate of 87.18% of a total of 39 procurement packages. However, obstacles were found in the form of human error (75%) and system bugs (25%) that caused some packages to be unable to be processed. The transition from version 5 to version 6 brings a positive impact in terms of increased transparency and efficiency, but it also poses new challenges in adapting to the latest version. This study confirms that the success of digital transformation of public procurement does not only depend on technological aspects, but also on human readiness and adaptive institutional governance.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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