"Building Bone Forward: Collaborative Strategies to Accelerate the Human Development Index"
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Improving the Human Development Index (HDI) is a strategic step toward promoting sustainable and equitable development. This Community Service Program (Pengabdian kepada Masyarakat/PKM) aimed to accelerate human development achievements by analyzing the constraints and challenges in meeting HDI targets and by providing recommendations to support sustainable human development in Bone Regency. The data used in this analysis consisted of HDI composite indicators covering health, education, and economic dimensions, including life expectancy, mean years of schooling, expected years of schooling, and adjusted per capita expenditure. These data were obtained from the Central Bureau of Statistics (BPS) of Bone Regency for the year 2024. Data collection was conducted using documentation techniques, while data analysis employed descriptive statistical methods. The results indicate a consistent improvement in HDI from 2010 to 2023; however, significant challenges remain, particularly in the education dimension and the standard of living. Recommendations to accelerate HDI improvement in Bone Regency include mapping the achievement of composite indicators and sub-indicators, providing comprehensive assistance for underperforming indicators, enhancing the quality of education, improving health services, and optimizing regional fiscal capacity to support future human development initiatives. The implications of this community service activity highlight that collaboration among local governments, educational institutions, and the community is a key factor in accelerating improvements in quality of life.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle