Penguatan Ekosistem Pendukung Untuk Meningkatkan Produktivitas Sektor Pertanian Dan Perikanan
Bibliographic record
Abstract
Sektor pertanian dan perikanan merupakan pilar penting dalam mendukung ketahanan pangan nasional, menciptakan lapangan kerja, dan menggerakkan ekonomi daerah. Namun, produktivitas kedua sektor ini masih menunjukkan tren stagnan akibat belum optimalnya ekosistem pendukung, meliputi keterbatasan inovasi teknologi, ketertinggalan infrastruktur produksi, dan stagnasi regenerasi sumber daya manusia (SDM). Permasalahan tersebut semakin diperparah oleh lemahnya kolaborasi antarpemangku kepentingan, rendahnya prioritas kebijakan, serta belum berkembangnya budaya inovasi lokal. Policy paper ini bertujuan untuk menganalisis akar masalah secara konseptual dan normatif, mengidentifikasi alternatif kebijakan berbasis bukti, serta merumuskan rekomendasi prioritas yang dapat diimplementasikan di tingkat daerah. Pendekatan analisis menggunakan teori sistem inovasi, model pentahelix, dan konsep klaster ekonomi, dengan acuan regulatif dari UU No. 23 Tahun 2014, RPJMN 2020–2024, dan Perpres No. 18 Tahun 2020. Tiga alternatif kebijakan dikaji, yaitu: (1) pengembangan klaster agro-maritim terpadu, (2) skema kolaborasi pentahelix daerah, dan (3) reformulasi prioritas anggaran daerah. Berdasarkan analisis skoring, pengembangan klaster agro-maritim terpadu dipilih sebagai rekomendasi utama, karena mampu menjawab akar masalah secara integratif dengan dampak jangka panjang yang lebih kuat. Rekomendasi ini disertai dengan strategi implementasi, mekanisme pemantauan, dan mitigasi risiko guna memastikan keberlanjutan dan efektivitas kebijakan dalam meningkatkan produktivitas sektor agro-maritim daerah.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.007 |
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".