Bibliographic record
Abstract
Dalam mewujudkan pembangunan ekonomi baik pembangunan nasional maupun pembangunan daerah salah satunya dapat dilihat dari segi pembangunan sektoral, dimana pendekatan pembangunan sektoral adalah pencapaian sasaran pembangunan suatu wilayah yang meliputi seluruh kegiatan yang dikelompokkan atas sektor atau lapangan usaha. Kabupaten Pasaman merupakan salah satu kabupaten diantara 12 kabupaten yang berada di provinsi Sumatera Barat. Kabupaten Pasaman berada pada posisi ke 18 atau pada posisi kedua terendah yaitu sebesar 5 persen. Pembangunan di suatu wilayah seharusnya dilakukan pada sektor-sektor yang merupakan sektor unggulan. Sektor unggulan sebagai motor pengggerak sektor lainnya, oleh karena itu tujuan penelitian ini untuk menentukan sektor unggulan perekonomian Kabupaten Pasaman. Metode analisis yang digunakan yaitu metode analisis Location Quotient, Model Rasio Pertumbuhan, Overlay, dan Tipologi Klassen. Dari hasil analisis diketahui bahwa sektor pertanian, kehutanan dan perikanan sebagai sektor unggulan yang maju dan berkembang cepat tetapi dengan laju pertumbuhan yang rendah di kabupaten Pasaman.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.250 | 0.107 |
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".