STRATEGI PENINGKATAN PARTISIPASI MASYARAKAT DALAM PERENCANAAN SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALS (SDGs) DESA. STUDI KASUS: DESA CIBURIAL, KECAMATAN CIMENYAN, KABUPATEN BANDUNG, JAWA BARAT
Bibliographic record
Abstract
Sustainable DevelopmentGoals (SDGs) Desa merupakan program untuk mewujudkan percepatan pencapaian tujuan pembangunan berkelanjutan. SDGs Desa di Desa Ciburial sudah pernah dilaksanakan pada tahun 2021 dan pada tahun 2022 Desa Ciburial melaksanakan kembali program SDGs Desa, akan tetapi pada pelaksanaannya masih terdapat masalah yang sama, yakni kurangnya partisipasi masyarakat dalam program tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat partisipasi masyarakat dalam SDGs Desa dan merumuskan strategi yang tepat untuk meningkatkan partisipasi masyarakat agar pelaksanaan SDGs Desa dapat berjalan dengan optimal. Metode yang dilakukan dalam penelitian ini ialah kualitatif deskriptif dengan mengambil data melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi. Dalam merumuskan strategi peningkatan partisipasi masyarakat pada pelaksanaan SDGs Desa akan menggunakan analisis SWOT, analisis SWOT ini akan memaparkan kondisi internal dan eksternal mengenai kekuatan, kelemahan, peluang, dan ancaman yang ada untuk menentukan strategi yang dapat membuat masyarakat desa berperan aktif terhadap SDGs Desa yang akan dijalankan oleh Pemerintah Desa Ciburial.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".