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 OpenAlexaff
Eko Wahyono, Badrun Susantyo

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.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.091
Threshold uncertainty score0.181

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.005

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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuePenerbit BRIN eBooksSame topicEconomic Growth and Fiscal PoliciesFrench-language works237,207