EVALUASI DAMPAK PROGRAM PERCEPATAN PENGHAPUSAN KEMISKINAN EKSTREM DI INDONESIA
Notice bibliographique
Résumé
Pemerintah Indonesia menghadapi perlambatan penurunan kemiskinan ekstrem sehingga berusaha mempercepatnya melalui Program Percepatan Penghapusan Kemiskinan Ekstrem (Program Tahap I). Evaluasi dampak Program ini masih terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengevaluasi dampak Program dalam mempercepat penurunan kemiskinan ekstrem. Teori perubahan yang digunakan menjelaskan bahwa bantuan sosial pada Program Tahap I akan meningkatkan konsumsi penduduk miskin ekstrem sehingga bisa keluar dari kemiskinan ekstrem. Dengan menggunakan metode difference in difference, penelitian ini menunjukkan terjadinya penurunan kemiskinan ekstrem di lokasi Program, tetapi penurunan tersebut secara statistik tidak signifikan. Oleh karena itu, disimpulkan bahwa Program Tahap I tidak berdampak dalam percepatan penurunan kemiskinan ekstrem. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh bantuan sosial yang tidak tepat sasaran dan nilai bantuan yang diterima sebagian penduduk miskin ekstrem lebih kecil dibanding poverty gapnya. Penelitian ini menyarankan untuk melaksanakan penelitian lebih lanjut guna mengevaluasi dampak program secara lebih komprehensif (Program Tahap I-III), menyediakan data sasaran yang akurat, dan memberikan bantuan sosial sesuai poverty gap.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».