DAMPAK PEMEKARAN DAERAH DALAM PELAYANAN PENDIDIKAN, KESEHATAN, KEPENDUDUKAN DAN CATATAN SIPIL DI KABUPATEN BANGGAI LAUT
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan penelitian fenomenologi untuk mencari, memahami dan menjelaskan makna tentang fenomena dalam konteks sosial secara alamiah melalui proses interaksi komunikasi yang mendalam antara peneliti dengan fenomena yang diteliti. Pemilihan pendekatan kualitatif ini dimaksudkan untuk mengungkapkan atau memahami meaning – mencakup kognitif, afektif dan intensi sebagai perspektif partisipan terhadap fenomena pemekaran daerah, kapabilitas organisasi publik dan rendahnya kualitas layanan publik yang diberikan Pemerintah Kabupaten Banggai Laut. Dari hasil penelitian ditemukan bahwa pada aspek kapabilitas baik kapabilitas kepemimpinan, sumberdaya manusia, struktur organisasi, sarana dan prasarana, keuangan dan kapabilitas lokasi belum secara integral dioptimalkan. Change Leadership yang diterapkan masih menimbulkan dampak negatif yang luas, SDM masih terkait masalah kualifikasi pegawai yang masih rendah, distribusi yang belum merata, pegawai kurang pemaham terhadap makna pelayanan dan masih kurang knowlegde dan skill- nya. Disisi lain dampak positif pemekaran Daerah turut mempengaruhi terhadap rentang kendali jalannya pemerintahan Daerah baik pada aspek pelayanan publik secara umum maupun dalam bidang pendidikan, kesehatan, kependudukan dan catatan sipil pada khususnya. Kata Kunci : Dampak Pemekaran Daerah, Pelayanan pendidikan, kesehatan, kependudukan dan catatan sipil.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.009 |
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".