LEADING BUSINESS SECTORS THEIR RELATIONSHIP FOR REGIONAL DEVELOPMENT IN TEGAL REGENCY
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of Covid-19 has impacted changes in the economic structure of leading business sectors and regional development in various areas. The purpose of this study is to determine the leading business sectors in Tegal Regency before and after the Covid-19 pandemic. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, penelitian ini juga menekankan analisis regional development in Tegal Regency. Descriptive research with a quantitative approach is used in this study. Data sources were obtained from the Central Bureau of Statistics (BPS) in the form of ADHK Gross Domestic Regional Product (GDRP) by business sector in Tegal Regency and Central Java Province, covering the last 8 (eight) years, from 2016 to 2023. The data analysis techniques used are Location Quotient (LQ), Shift-Share (SS), and Klassen Typology to identify leading sectors based on their quadrant analysis. There are 4 (four) leading business sectors in Tegal Regency, namely Mining and Quarrying; Accommodation and Food and Beverage Services; Information and Communication; and Education Services. This analysis indicate that business sectors are linked to regional development in Tegal Regency. These findings confirm a shift in the economic structure after the pandemic, which opens opportunities for strengthening the Information and Communication sector as well as the Education Services sector. The policy implication for the local government is to formulate economic recovery strategies based on leading sectors that are adaptive to structural changes. The results of this analysis indicate that the fourive business sectors are linked to regional development in Tegal Regency.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».