Interaksi Desa Kota Terhadap Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Di Kabupaten Simalungun (Studi Kasus Di Desa Perbatasan)
Bibliographic record
Abstract
Keterkaitan desa kota antara Kabupaten Simalungun dan Kota Tebing Tinggi yang bersifat dua arah dan saling menguntungkan dapat membawa dampak yang besar baik pada kegiatan ekonomi di wilayah perdesaan maupun perkotaan sehingga akan meningkatkan kesejahteran masyarakat di wilayah perbatasan Kabupaten Simalungun. Berkaitan dengan hal tersebut perumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana perbedaan pendapatan masyarakat yang melakukan interkasi dengan yang tidak melakukan interaksi, tingkat interaksi desa dalam mendukung aktivitas penduduk, dan faktor - faktor masyarakat melakukan interaksi di wilayah perbatasan. Metode penelitian yang digunakan adalah uji beda rata - rata, metode gravitasi dan analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendapatan masyarakat yang melakukan interaksi di wilayah penelitian memiliki pendapatan yang lebih besar dibandingkan yang tidak melakukan interaksi. Interaksi desa yang kuat dipengaruhi oleh jarak dan jumlah penduduk. Faktor orang melakukan interaksi desa kota dominan dipengaruhi adanya gaji/upah yang lebih tinggi di Kota Tebing Tinggi dan fasilitas dan pelayanan pendidikan dan kesehatan yang lebih baik di Kota Tebing Tinggi
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".