Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat Berwirausaha Pada Masyarakat Di Era Digital Di Kabupaten Nias Selatan
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan teknologi yang masif telah mengantar kita pada era digital, sebuah periode di mana informasi dan konektivitas menjadi tulang punggung kehidupan, mengubah lanskap ekonomi dan kesempatan kerja bagi Masyarakat di Nias Selatan yang kini melihat kewirausahaan sebagai jalur karier menjanjikan di tengah ketatnya persaingan profesional tradisional. Fenomena ini memicu kebutuhan mendalam untuk memahami apa yang mendorong atau menghambat minat Masyarakat dalam terjun ke dunia bisnis di tengah gelombang transformasi digital. Berdasarkan analisis mendalam terhadap persepsi dan pengalaman Masyarakat di Nias Selatan, dapat disimpulkan bahwa minat berwirausaha pada Masyarakat di era digital merupakan konstruk kompleks yang dibentuk oleh interaksi dinamis antara faktor-faktor internal dari diri Masyarakat dan faktor-faktor eksternal dari lingkungannya. Era digital secara signifikan telah membuka babak baru dalam lanskap kewirausahaan, menyajikan peluang sekaligus tantangan unik yang memengaruhi keputusan Masyarakat. penelitian ini menemukan bahwa: peluang digital seperti akses pasar yang luas, modal awal yang relatif rendah, fleksibilitas waktu, dan kemudahan belajar melalui sumber daya online, secara universal diakui sebagai daya tarik utama yang memicu minat berwirausaha. Namun, Masyarakat juga menyadari tantangan seperti persaingan ketat, isu kepercayaan konsumen, dan kebutuhan literasi digital yang berkelanjutan.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.005 |
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".