MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4402216333 · doi:10.36985/7cdkg086

Analisis Sektor Unggulan Dalam Meningkatkan Perekonomian Dan Pembangunan Wilayah Kabupaten Serdang Bedagai

2021· article· id· W4402216333 on OpenAlexaff
Benny Simatupang, Marto Silalahi, Arvita Netti Sihaloho, Mustafa Ginting

Bibliographic record

VenueJurnal Regional Planning · 2021
Typearticle
Languageid
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicEconomic Growth and Fiscal Policies
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Tujuan penelitian ini adalah menganalisis tingkat sektor unggulan dalam meningkatkan perekonomian dan pembangunan wilayah kabupaten serdang bedagai. Adapun metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif. Sedangkan teknik yang digunakan dalam pengumpulan data adalah: (1) observasi, (2) wawancara, (3) quesioner/angket dan (4) dokumentasi. Selanjutnya teknik analisis data yang dilakukan adalah analisis kuantitatif. Hasil analisis sector unggulan di sergai sangat membawa dampak positif bagi perubahan sosial dan peningkatan ekonomi masyarakat. Hal ini dibuktikan dengan setelah adanya perusahaan banyak sarana pendidikan yang dulunya tidak ada sekarang. Terjadi peningkatan intensitas interaksi antara sebelum dan sesudah adanya perusahaan, peningkatan yang terjadi sangat besar sehingga dapat disimpulkan tingkat interaksi masyarakat di sergai sangat baik. Tingkat gotong royong di sergai mengalami penurunan yang sangat besar, ketika sebelum adanya perusahaan masyarakat sekitar selalu mengadakan gotong royong. Namun setelah adanya perusahaan masyarakat menjadi jarang melakukan gotong royong jadi dalam hal ini perusahaan membawa dampak negatif terhadap tingkat gotong royong di sergai. Pembangunan pertanian yang berbasis perkebunan bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan hidup masyarakat sehingga terjadi suatu perubahan dalam pola hidup masyarakat disekitarnya serta menghilangkan kemiskinan dan keterbelakangan khususnya di daerah pedesaan, disamping itu juga memperhatikan pemerataan perekonomian antar golongan dan antar wilayah, kebijaksanaan pemerintah menentukan variasi sumber - sumber pendapatn yang muncul dan kemampuan masyarakat dalam memperoleh manfaat dari sektor unggulan tersebut

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.112
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.056
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.199 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJurnal Regional PlanningSame topicEconomic Growth and Fiscal PoliciesFrench-language works237,207