EVALUASI DAMPAK PROGRAM PERCEPATAN PENGHAPUSAN KEMISKINAN EKSTREM DI INDONESIA
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
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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