MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4412946559 · doi:10.47266/bwp.v8i2.373

Evaluasi Indikator Kinerja Tahun 2023 pada Badan Riset dan Inovasi Nasional : Indikator Kinerja Sasaran Strategis (IKSS)/Indikator Kinerja Utama (IKU) dan Manual IKU

2025· article· id· W4412946559 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueBappenas Working Papers · 2025
Typearticle
Languageid
FieldSocial Sciences
TopicSMEs Development and Digital Marketing
Canadian institutionsEncana (Canada)
FundersBadan Riset dan Inovasi Nasional
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pada tahun 2023 Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) menetapkan 2 (dua) Sasaran Strategis (SS) dan 5 (lima) IKSS/IKU yang merupakan turunan dari pencapaian visi dan misi BRIN. Tulisan ini melakukan evaluasi keselarasan dan relevansi IKSS/IKU terhadap SS dan tugas utama BRIN; serta evaluasi dari IKSS/IKU dan Manual IKU BRIN Tahun 2023. Evaluasi ini meliputi evaluasi penulisan pada dokumen Manual dengan membandingkan beberapa Manual IKU dari Kementerian/Lembaga lainnya, kemudian melakukan penilaian terhadap setiap indikator kinerjanya. Selanjutnya evaluasi apakah IKSS/IKU BRIN telah menerapkan prinsip SMART-C; tingkat validitas; tingkat kendali; konsolidasi periode dan lokasi; serta penentuan prioritas IKSS dan IKU BRIN tahun 2023 menggunakan action priority matrix. Penelitian ini menggunakan metode studi kasus pada objek yang akan diteliti dengan pendekatan kualitatif, objek penelitian adalah IKSS/IKU dan Manual IKU BRIN Tahun 2023. Hasil dari penelitian ini adalah 5 IKSS/IKU BRIN telah selaras dengan 2 SS yang ditetapkan pada Renstra BRIN 2022-2024 serta relevan terhadap tugas utama BRIN; untuk penuangan Manual IKU masih terdapat perbedaan dengan Manual IKU K/L lain, namun sudah cukup menampilkan uraian yang memenuhi prinsip SMART-C; untuk Validitas IKSS/IKU proxy hanya pada Indikator Kinerja (IK) Indeks RB untuk IK lainnya adalah exact; Kendali IK Inovasi dan Rasio Anggaran adalah moderate sedangkan lainnya adalah low; Konsolidasi Periode hanya IK Inovasi yang masuk kategori sum sedangkan IK lainnya adalah take last known value; Konsolidasi Lokasi IK Indeks RB dan Opini LK kategori average sedangkan IK lainnya adalah sum; dan untuk Polarisasi data semua IK kategori maximize. Kemudian hasil evaluasi IKU BRIN Tahun 2023 seluruh IKU BRIN berada pada Prioritas Major Projects atau Kuadran 2 (Dampak dan Upaya Tinggi), rekomendasi yang dapat diberikan diantaranya pencantuman tambahan informasi pada Manual IKU BRIN dan menentukan IKU yang memiliki prioritas quick wins untuk BRIN.

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.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.609
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.006
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0030.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.024
GPT teacher head0.290
Teacher spread0.266 · 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