EVALUASI PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN MELALUI PEMBERDAYAAN EKONOMI BAGI MANTAN KOMBATAN DAN MASYARAKAT KORBAN KONFLIK DI PROVINSI ACEH
Bibliographic record
Abstract
Reintegrasi bagi mantan kombatan dan masyarakat korban konflik merupakan konsekuensi dari penandatanganan nota kesepakatan antara pemerintah RI dengan GAM. Reintegrasi dilaksanakan dengan program pemberdayaan ekonomi, namun implementasinya belum menunjukkan hasil yang signifikan khususnya dalam hal peningkatan kesejahteraan. Tujuan dari kajian ini adalah untuk mendeskripsikan dan menganalisa evaluasi atas pembangunan berkelanjutan melalui pemberdayaan ekonomi mantan kombatan dan masyarakat korban konflik di Provinsi Aceh. Kajian ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan kualitatif, dan data dievalausi dengan menggunakan model CIPP. Hasil kajian: hambatan dalam implementasi pemberdayaan ekonomi mantan kombatan dan masyarakat korban konflik terjadi dalam hal keterbatasan SDM pada Badan Reintergrasi Aceh, tidak adanya validitas data, indikasi potensi adanya penyelewengan dan penyalahgunaan anggaran, pemberian bantuan tidak tepat sasaran, perilaku curang dalam penggunaan dan pemanfaatan anggaran tidak sesuai peruntukan. Dengan demikian untuk melakukan pembangunan berkelanjutan dibutuhkan pemahaman makna reintegrasi, mantan kombatan dan masyarakat korban konflik untuk menghindari pembengkakan jumlah kelompok sasaran, pemberdayaan ekonomi harus saling bersinergi dengan pembangunan psikososial, dan diperlukannya adanya sinkronisasi dan sinergi antara pemerintah, swasta dan masyarakat.
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 | 0.017 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".