Peran Strategis Pemerintah dalam Pemberdayaan Lansia di Kota Yogyakarta
Bibliographic record
Abstract
Lansia merupakan individu yang telah mencapai usia 60 tahun atau lebih. Jumlah penduduk lansia diproyeksikan akan meningkat dari tahun ke tahun dan secara signifikan meningkat dalam beberapa dekade mendatang. Peningkatan jumlah penduduk lansia harus diiringi dengan pemberdayaan lansia. Penelitian ini membahas peran pemerintah dalam pemberdayaan lansia di Kota Yogyakarta melalui analisis ketercapaian 5 dari 17 dimensi pelayanan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kualitatif dengan analisis deskriptif yaitu dengan melakukan wawancara terhadap lansia, pra lansia yang merawat lansia, tenaga ahli yang berfokus pada lansia serta studi literatur pada dokumen hasil penilaian indeks kota ramah lansia tahun 2024. Hasil analisis penelitian ini menunjukkan bahwa 5 dimensi pemberdayaan tersebut telah terlaksana dengan cukup baik. Pemerintah dan seluruh stakeholder berkolaborasi untuk mencapai tujuan pemberdayaan di setiap dimensinya. Namun, terdapat faktor penghambat pelaksanaan pemberdayaan lansia yang menjadi tantangan yang harus diatasi dan sebagai evaluasi untuk pemerintah dalam melaksanakan pemberdayaan periode berikutnya.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.006 |
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".