REVIEW RENCANA PEMBANGUNAN JANGKA MENENGAH DAERAH KOTA MALANG TAHUN 2018-2023
Bibliographic record
Abstract
Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 86 Tahun 2017 mengamanatkan Pemerintah Daerah untuk melakukan pengendalian dan evaluasi RPJMD tidak kurang dari 3 tahun. Salah satu bentuk dari pengendalian dan evaluasi adalah review. Tujuan dilaksanakan kegiatan review RPJMD Kota Malang Tahun 2018-2023 adalah untuk mengetahui apakah harus melakukan Perubahan RPJMD Kota Malang dengan memperhatikan capaian kinerja penyelenggaraan pemerintahan sampai dengan tahun ke 2 periode berjalan. Dalam kajian ini pragmatisme dipilih sebagai paradigma evaluasi kebijakan lintas sektor karena metodenya yang bersifat gabungan (mix method) kualitatif dan kuantitatif maupun gabungan logika deduktif dan induktif. Ditemukan 6 indikator kinerja utama (IKU) performanya belum optimal. Indikator kinerja daerah (IKD), dari 16 indikator 9 berstatus weak performance, 3 indikator menunjukkan kelemahan dalam menetapkan besaran target pesimis. Untuk itu perlu ada penyesuaian terhadap arah kebijakan pembangunan dengan perspektif penanganan Covid-19, target indikator kinerja dengan perspektif landscape 5 tahun kinerja, target pendapatan daerah dengan asumsi kondisi riil penurunan pendapatan Sumber PAD dan peraturan baru dari pemerintah pusat.
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 | 0.004 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".