Digitalization of government and enhancement of community participation in development in North Sumatra province
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the relationship between government digitalization and the enhancement of community participation in development in North Sumatra Province. Digitalization is understood as an effort to transform bureaucracy through information technology, manifested in official regional government websites such as sumutprov.go.id, which provide various public services online. However, the effectiveness of such digital platforms in encouraging active citizen participation has not been widely explored, particularly in non-metropolitan areas. This research employs a descriptive qualitative approach with data collection techniques including observation, documentation, and semi-structured interviews with ten informants from various regions in North Sumatra. Data were analyzed using the Miles, Huberman, and Saldana model, supported by NVivo 15 software for thematic coding and data visualization. The findings reveal that although the public has access to digital government services, the level of engagement remains low due to structural barriers (internet access and digital literacy), cultural factors (offline habits), and institutional constraints (limited bureaucratic responsiveness). Based on the Diffusion of Innovation theory, most of the population falls into the late majority and laggards’ categories, indicating that digital innovation adoption is not yet widespread. This study offers novelty by specifically mapping the forms of digital community participation based on direct experiences and identifying the dynamics of digital innovation adoption within the context of regional governance. These findings have significant implications for the development of a more adaptive, inclusive, and participation-oriented digital government strategy in regional development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».