EFEKTIVITAS MAL PELAYANAN PUBLIK (MPP) SEBAGAI WADAH TERINTEGRASI DALAM KAITAN PEMENUHAN KEBUTUHAN PUBLIK DI KABUPATEN LANGKAT
Bibliographic record
Abstract
Tujuan dalam penelitian yaitu sebagai berikut untuk mengetahui pelayanan publik di Kabupaten Langkat dan untuk mengetahui kendala yang ditemui saat melaksanakan pemenuhan kebutuhan layanan publik di Kabupaten Langkat. Penelitian ini menggunakan metode penelitian deskriptif, dengan pendekatan penelitian kualitatif. Penelitian ini dilakukan di wilayah Kabupaten Langkat yakni Langkat Hulu dan Langkat Hilir. Subjek dalam penelitian ini adalah Penduduk Kabupaten Langkat. Adapun objek dalam penelitian ini adalah Kebutuhan masyarakat di wilayah Kabupaten Langkat terhadap pelayanan publik yang diberikan dalam kaitannya dengan Efektivitas Mal Pelayanan Publik (MPP) Sebagai Wadah Terintegrasi Dalam Kaitan Pemenuhan Kebutuhan Publik Di Kabupaten Langkat. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah menggunakan metode observasi, wawancara, dan studi dokumentasi. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan model analisis data menurut Miles dan Huberman. Hasil dalam penelitian ini tingkat efektifitas dan efesiensi menjadi indikator suksesi dalam pemenuhan kebutuhan pelayanan publik di Kabupaten Langkat. Dan Untuk mewujudkan sistem pelayanan administrasi yang memiliki karakter demikian, salah satu strategi yang perlu dikembangkan dalam MPP adalah melalui pembentukan Unit Pelayanan (UP) yang memiliki kewenangan khusus dalam pemberian perizinan.
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 | 0.007 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.006 |
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".