Hubungan Ekonomi Indonesia Terhadap Tiongkok Pasca Penamaan Laut Natuna Utara
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan dan menganalisis hubungan ekonomi Indonesia terhadap Tiongkok pasca penamaan Laut Natuna Utara. Setelah Indonesia diketahui melakukan penamaan Laut Natuna Utara pada Juli 2017, Tiongkok mengirimkan surat protes dengan menyatakan bahwa tindakan Indonesia mengganggu stabilitas hubungan bilateral antar kedua negara. Data yang diperoleh peneliti dari situs Badan Pusat Statistik (BPS), nilai investasi asing Tiongkok di Indonesia menurun pada tahun 2018. Untuk melihat bagaimana hubungan ekonomi Indonesia terhadap Tiongkok pasca penamaan Laut Natuna Utara, penelitian ini menggunakan konsep complex interdependence yang terdiri dari tiga kategori yakni multiple channels, tidak ada hierarki diantara isu, peran angkatan militer yang kecil. dengan jenis penelitian kualitatif dan analisis deskriptif Penelitian ini menemukan bahwa Indonesia memperbaiki kebijakan regulasi penanaman modal asing agar kembali meningkat yang mana hal ini dipengaruhi dari adanya multiple channels atau aktor lain yang mempengaruhi pengambilan keputusan. Indonesia dan Tiongkok juga memiliki isu lain yang lebih diperhatikan selain permasalahan di Laut Natuna Utara, terlihat bahwa isu utama di setiap negara itu berbeda-beda. Penelitian ini juga menemukan bahwa Indonesia dan Tiongkok memilih memperbanyak kerjasama ekonomi dari pada menggunakan kekuatan militer dalam penyelesaian isu Laut Natuna Utara.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".