MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4210532352 · doi:10.15294/baej.v1i1.38940

ANALISIS PERENCANAAN PEMBANGUNAN DAN PENINGKATAN KUALITAS INFRASTRUKTUR EKONOMI SOSIAL UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PENDIDIKAN

2020· article· id· W4210532352 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueBusiness and Accounting Education Journal · 2020
Typearticle
Languageid
FieldSocial Sciences
TopicPublic Administration in Developing Nations
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pembangunan dan peningkatan kualitas infrastruktur ekonomi sosial di Kabupaten Batang dilakukan sebagai salah satu upaya mewujudkan kualitas bidang pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan dan menganalisis proses perencanaan dan pencapaian pembangunan infrastruktur di Kabupaten Batang dengan pendekatan deskriptif kualitatif. Teknik pengumpulan data dengan wawancara dan dokumentasi. Teknik pemerikasaan keabsahan data dilakukan dengan triangulasi sumber. Teknik analisis data dilakukan secara deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menemukan bahwa (1) Proses perencanaan pembangunan dan peningkatan kualitas infrastruktur ekonomi sosial untuk meningkatkan kualitas pendidikan di Kabupaten Batang menjadi tugas dan kewenangan dari Bappelitbang Kabupaten Batang melalui empat proses yaitu penyusunan rancangan awal, pelaksanaan Musrenbang, perumusan rancangan akhir; dan penetapan rencana. (2) Hasil pembangunan dan peningkatan kualitas infrastruktur ekonomi sosial di Kabupaten Batang pada tahun 2018 adalah sebesar 75,77% atau pencapaiannya cukup berhasil/cukup baik. Capaian pada indikator pendidikan jenjang PAUD mengalami peningkatan dari tahun 2012 sampai 2016 sehingga dapat dikategorikan baik. Pada jenjang sekolah dasar 9 tahun mengalami fluktuasi pada tiap indikator. Pada indikator angka kelulusan untuk SD/MI perlu ditingkatkan kembali. Capaian pada jenjang SMA/SMK pada tiap indikator mengalami fluktuasi, sementara angka kelulusan pada jenjang SMA/SMK/MA ini perlu untuk tingkatkan kembali.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.109
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0040.000
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.325
Teacher spread0.292 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it