MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4387381648 · doi:10.55981/brin.777.c711

Dari Km 0 (Nol), Ujung Barat Indonesia: Mencari Makna Di Balik Data

2023· book-chapter· id· W4387381648 on OpenAlex
Eko Wahyono, Badrun Susantyo

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

VenuePenerbit BRIN eBooks · 2023
Typebook-chapter
Languageid
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicEconomic Growth and Fiscal Policies
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Permasalaham mengenai akurasi dan data tunggal untuk pembangunan kesejahteraan masyarakat menjadi isu klasik sekaligus kontemporer. Kepentingan egosektoral dan politis menjadi hambatan utama untuk menciptakan data tunggal yang bisa dijadikan sebagai rujukan utama untuk perencanaan strategis dan pelaksanaan program yang tepat sasaran. Bahwa regsosek ini merupakan salah satu langkah dalam upaya reformasi sistem perlindungan sosial di Indonesia. Tulisan ini bertujuan untuk menelisik mekanisme dan proses bisnis Registrasi Sosial Ekonomi (Regsosek) di Kabupaten Aceh Besar. Proses pendataan data di lapangan memiliki berbagai tantangan yang tidak mudah, keandalan instrumen, bentang alam yang luas serta pendekatan kepada masyarakat menjadi kendala yang sering di jumpai di lapangan. Teknik pengambilan data pada penelitian ini menggunakan pendekatan wawancara mendalam, observasi partisipatif dan Focus Group Discussion (FGD). Data penelitian di analisis dengan menggunakan pendekatan analisis interaktif antara temuan data penelitian, hasil lapangan, analisis dan kesimpulan. Temuan penelitian ini, pertama; proses bisnis Regsosek bisa dijadikan sebagai rintisan jalan untuk mendapatkan data tunggal yang dapat digunakan untuk melaksanakan kebijakan pada level Kementerian/ Lembaga agar lebih efektif dan efisien. Kedua, penelitian ini menemukan bahwa penambahan instrumen (Quesioner dan platform) di tengah sensus sangat menyulitkan petugas lapangan. Ketiga; data yang dikumpulkan dan diolah oleh Badan Pusat Statistik memiliki akurasi tinggi, data di validasi dari level mikro sampai makro oleh petugas lapangan. Keempat; data Regsosesk ini cukup valid untuk dijadikan sebagai baseline data pembangunan nasional. Kelima ; Berbagai Kementerian/ Lembaga bisa menggunakan data Regsosesk ini untuk kepentingan strategis dan operasional (program). Keenam : perlu apresiasi yang tinggi kepada BPS dan petugas lapang yang telah mencurahkan tenaga dan waktunya untuk data pembangunan nasional.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.898
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0040.004
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.013

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 head0.112
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.132 · 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