ANALISIS KRITIS OPTIMALISASI POTENSI DIGITALISASI LAYANAN SESUAI KARAKTERISTIK MASYARAKAT DAN DEMOGRAFI WILAYAH PROVINSI SUMATERA UTARA
Classification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".
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.
Bibliographic record
Abstract
Digitalisasi layanan merupakan salah satu program prioritas nasional, tetapi tidak semua satuan kerja dapat mengimplementasikan program tersebut secara optimal sesuai target kinerja. Salah satu indikator gagalnya implementasi digital pada layanan masyarakat adalah sedikitnya pengguna layanan digital dibanding dengan layanan konvensional. Adapun tujuan dibuat analisis ini adalah melakukan deskripsi dan analisa digitalisasi layanan pada seluruh satuan kerja di lingkungan Kanwil Kementerian Agama Provinsi Sumatera Utara dan melakukan analisa pada beberapa alternatif kebijakan untuk dijadikan sebagai kebijakan yang dapat diimplementasikan pada seluruh wilayah di Provinsi Sumatera Utara. Analisa ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan kualitatif dan dianalisa menggunakan analisis SWOT. Hasil analisa ini adalah: 1) Kesalahan dalam pembuatan kebijakan digitalisasi layanan berdampak pada implementasi kebijakan yang tidak optimal sebagaimana terdapat pada output dan outcome Renstra; 2) Solusi atas kesalahan dalam pembuatan kebijakan dapat dilakukan pembaruan kebijakan menggunakan analisis SWOT dengan prioritas pengambilan kebijakan sesuai Kuadran II, yakni memaksimalkan potensi (kekuatan) untuk meminimalisir ancaman. Kesimpulannya bahwa pembuatan kebijakan bukan hanya hasil pemikiran dengan menguraikan program yang terdapat pada dokumen perencanaan, tetapi membutuhkan data dukung yang valid, reliabel, dan dilakukan analisa secara akademis.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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 it