PROCESS DIMENSION ANALYSIS ON THE SUCCESS OF CHILD MARRIAGE PREVENTION POLICY
Notice bibliographique
Résumé
Children are the foundation of a nation's human resources, an important issue affecting child welfare is child marriage. The East Java Provincial Government issued a policy in the form of a Governor's Circular Letter (SE) on the prevention of child marriage, Malang Regency as an area with a high marriage rate in East Java followed up on the SE. After three years, the efforts made have succeeded in reducing the number of child marriages in Malang District each year. This article analyzes the follow-up process of the child marriage prevention policy in Malang District using a descriptive qualitative research method, case study research type with Allan McConnell's Policy Success theory as the analytical knife. This article explores the success of the child marriage prevention policy from the process dimension, as well as the level of success using the degree of policy success/failure. The results showed the success of the policy in the process dimension, firstly maintaining policy objectives / instruments, all SE Child Marriage Prevention objectives were maintained with several derivative policies, although there was one policy instrument related to the budget that was not fully maintained. The level of success is included in Resilient Success. Second, ensuring policy legitimacy, where the entire SE follow-up process is legitimized by all parties, so the success level is included in Success. Third, building a sustainable coalition, the Malang District Government built a sustainable coalition to overcome the problem of child marriage through the policies made. The success rate is also included in Success.
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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 | 0,018 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».