PENGUKURAN PERTUMBUHAN EKONOMI KREATIF KOTA MALANG
Bibliographic record
Abstract
Ekonomi kreatif adalah suatu konsep untuk merealisasikan pembangunan ekonomi yang berkelanjutan berbasis kreativitas. Pemanfaatan sumber daya yang bukan hanya terbarukan, bahkan tidak terbatas, yaitu berupa ide, gagasan, bakat atau talenta dan kreativitas. Ekonomi kreatif merupakan suatu penciptaan nilai tambah (ekonomi, sosial, budaya, lingkungan) berbasis ide yang lahir dari kreativitas sumber daya manusia (orang kreatif) dan berbasis pemanfaatan ilmu pengetahuan, termasuk warisan budaya dan teknologi. Dengan kata kreatif dan inovatif, nilai barang/jasa yang dihasilkan tentu bernilai jual tinggi. Kota Malang telah ditetapkan oleh Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif (Kemenparekraf) sebagai kota kreatif, dimana dalam hal ini Kota Malang melakukan berbagai inovasi untuk menunjang ekonomi kreatif. Kota Malang memiliki 12.948 pelaku ekonomi Kreatif di Kota Malang. Hal ini tentu merupakan potensi besar dalam pertumbuhan ekonomi kreatif di Kota Malang. Hasil pertumbuhan angka PDRB Ekonomi Kreatif Kota Malang Tahun 2021 atas dasar harga konstan mengalami peningkatan signifikan yaitu menjadi 3,47% dari -8,85% pada Tahun 2020. Hal ini dikarenakan pelaku usaha ekonomi kreatif terdampak pandemi COVID-19 di Tahun 2020. Pertumbuhan mengalami peningkatan di Tahun 2021 dikarenakan adanya perekonomian di Kota Malang yang mulai pulih dan pelaku usaha ekonomi kreatif mulai beradaptasi pada era normal sehingga nilai PDRB ekonomi kreatif mengalami kenaikan.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".