FENOMENA MENURUNNYA INTEGRASI WARGA NEGARA TERKAIT TAWURAN REMAJA YANG TERJADI DI KABUPATEN BANDUNG BARAT
Bibliographic record
Abstract
Integrasi merupakan hal yang penting untuk keharmonisan yang terjalin di lingkungan masayarakat Indonesia. Di zaman modern era globaliasi ini adanya penurunan satu kesatuan, banyak di kalangan generasi muda yang kurang kesadaran akan pentingnya saling membantu dan bersatu dalam kehidupan di lingkungan warga negara. Salah satu penyebab penurunan Integrasi ini adalah tawuran yang sering terjadi di masyarakat khususnya di kalangan remaja di daerah Kabupaten Bandung Barat yang menjadi alasan pecah belahnya masyarakat khususnya dikalangan anak muda. Oleh karena itu tulisan ini akan membahas aspek penyebab terjadinya tawuran remaja yang dilakukan secara studi pustaka. Dari hasil analisis aspek yang menjadi faktor tawuran yaitu psikologis sebagai remaja dan faktor lingkungan, hal tersebut sebab dari turunnya integrasi yang terjadi saat ini. Jika integrase dilakukan bersama-sama dengan serasi yang menghasilkan keharmonisan di kehidupan bermasyarakat maupun warga negaranya. Berdasakan atar belakang yang telah dipaparkan, penulis memilih menuliskan karya ilmiah dengan tema “Penurunnan Integrasi warga negara” yang bertempat di wilayah Kabupaten Bandung Barat.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".