Bibliographic record
Abstract
Kota Malang dengan potensi ekonomi kreatif,dukungan infrastruktur dan suprastruktur serta sumberdaya manusia yang memadai, berpeluang untuk berkembang pesat dan berdaya saing. Inovasi merupakan faktor kunci untuk keberhasilan pencapaian daya saing sebuah negara atau daerah. Inovasi tidak dapat berkembang dengan sendirinya, melainkan harus didukung berbagai elemen lain. Dukungan nyata adalah dengan membangun suatu sistem inovasi. Percepatan pencapaian konsep The Future of Malang yang diformulasikan dalam tema “Smart Malang” dilakukan melalui Penguatan Sistem Inovasi Daerah (SIDa). Penelitian itu bertujuan untuk menyusun program kolaborasi yang diharapkan mampu menjawab terbatasnya anggaran dan waktu serta menjamin efektifitas pelaksanaan program. Metode yang digunakan adalah implementasi Penguatan SIDa. Hasil pembahasan menunjukkan bahwa ada beberapa program kolaborasi yang dapat disusun untuk memperkuat SIDa. Salah satu program kolaborasi adalah Perwujudan Techno Park Malang Creatif Center. Selanjutnya program tersebut disesuaikan /dicari padanannya dengan program/ kegiatan yang tercantum di dalam RPJMD Kota Malang Tahun 2019-2023/ Renstra OPD yang terkait. Mengingat bahwa program cross cutting ini melibatkan berbagai organisasi perangkat daerah (OPD) dan juga kalangan akademisi, dunia usaha, komunitas, dan media, maka perlu dijalankan dan dipantau pelaksanaannya di bawah koordinasi Sekretaris Daerah selaku Ketua Tim Koordinasi Penguatan SIDa Kota Malang. Penelitian ini menghasilkan Rencana Aksi percepatan pembangunan Kota Malang yang disusun melalui beberapa program kolaborasi, namun yang ditonjolkan adalah program Perwujudan Techno Park Malang Creatif Center (TP-MCC).
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".