PERENCANAAN ANGGARAN BELANJA KELURAHAN BERBASIS KARAKTERISTIK WILAYAH
Bibliographic record
Abstract
Setiap negara memiliki kebijakan pembangunan yang berbeda-beda didalam upaya peningkatan kesejahteraan masyarakatnya.Dalam konsep pembangunan wilayah sendiri pemerintah telah mengeluarkan kebijkan terhadap alokasi anggaran.Pemeran pemerintah dalam mendistribusikan pendapatan dan kekayaah secara adik kepada masyarakat salah satunya dengan menggunakan system perpajakan.Kota Malang dengan penduduk hampir 900 ribu jiwa yang tersebar di 57 kelurahan smenjadi salah satu pusat perekonomian Jawa Timur. Selain itu, Kota Malang merupakan kota pendidikan dan menajdi tujuan wisata utama di Jawa Timur. seiiring dengan pertumbuhan penduduk dan aktivitas perekonomian maka permasalahan yang dihadapi juga semakin kompleks. Kelurahan sebagai ujung tombak pemerintahan tentunya beban layanan yang diberikan juga semakin meningkatGuna mewujudkan, peneliti menggunakan metode penelitian Mixed Methods Researchdengan pengambilan data kualitatid dan kuantitatif.Analisis deskriptif kualitatif didukung dengan deskriptif kuantitatif.Sehingga tujuan penelitian untuk penyusunan.Hal ini membawa kosekuensi terhdap kebutuhan pedanaan yang meningkat pula.untuk menyusun formula di dalam menetukan besaran transfer keuangan kepada kelurahan berdasarkan pertimbangan dan analisis akademis dengan didukung oleh telaah empiris dan teoritis secara komprehensif.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".