Perencanaan Perbaikan Infrastruktur Jalan Oleh Pemerintah Kota Pekanbaru Tahun 2023
Bibliographic record
Abstract
Provinsi Riau merupakan provinsi kedua yang memiliki jalan rusak terbanyak di Indonesia (berdasakan data BPS 2022), yaitu mencapai 633km. Kota Pekanbaru sebagai ibukota Provinsi tentunya memiliki jalan utama penting. Dari 1.277km jalan di Kota Pekanbaru, terdapat 400km jalan rusak, Pada tahun 2023, pemerintah Pekanbaru merencanakan dan melakukan program perbaikan jalan berupa pengaspalaan ulang (overlay). Adapun tujuan penelitian ini untuk mendeskripsikan bagaimana Perencanaan Perbaikan Infratruktur Jalan Oleh Pemerintah Kota Pekanbaru Tahun 2023. Dengan menggunakan metode penelitian kualitatif dan untuk pengumpulan data, peneliti menggunakan studi pustaka (library research). Pendekatan yang dipakai menggunakan konsep manajemen pemerintah (planning). Hasil dari penelitian ini adalah pemerintah kota Pekanbaru sudah melaksankan manajmen pemerintahn dengan baik, melalui perencanaan perbaiakan jalan dengan tambal sulam dan overlay dengan target dan sasaran waktu dan jelas. Namun, dibutuhkan mekanisme pemantauan, evaluasi dan pengawasan dalam melaksanakan perencanaan perbaikan jalan rusak di Kota Pekanbaru.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.056 | 0.023 |
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".