Akses dan Penggunaan TIK pada Rumah Tangga dan Individu di Kecamatan Barru
Bibliographic record
Abstract
Bagi negara berkembang seperti Indonesia, mengukur akses dan penggunaan TIK adalah kunci untuk memantau kemajuan negara menuju masyarakat informasi dan merupakan bagian penting untuk analisis dan perencanaan kebijakan bidang TIK dan kebijakan terkait lainnya. Dalam kaitannya dengan perancangan kebijakan, penting untuk melakukan pengukuran TIK di Kecamatan Barru Kabupaten Barru karena masuk dalam Kawasan Perdesaan Prioritas Nasional (KPPN), sebuah kawasan perdesaan yang ditetapkan oleh Bappenas dan Kemenko PMK guna mengurangi kesenjangan antara desa dan kota dalam berbagai sektor.Dalam agenda kebijakan KPPN, 4 dari 5 Desa di Kecamatan Barru termasuk didalamnya. Pengukuran ini dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan data statistik yang komprehensif dan sebanding untuk mendukung keputusan kebijakan pemerintah dan industri dalam bidang TIK untuk mengurangi kesenjangan digital di wilayah tersebut. Metode yang digunakan adalah survey terhadap 384 responden. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui wawancara tatap muka dengan menggunakan kuesoiner. Indikator yang digunakan mengacupada International Telecommunication Union (ITU) pada tingkat rumah tangga dan individu. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa akses dan penggunaan terhadap telepon seluler dan internet sangat tinggi di Kecamatan Barru, namun akses dan penggunaan komputer masih rendah.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".