Efektivitas Organisasi Inspektorat Kabupaten Bulungan
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektivitas pelaksanaan tugas pengawasan yang dilakukan oleh Inspektorat Kabupaten Bulungan sebagai organisasi pengawasan internal pemerintah. Secara operasional, efektivitas organisasi Inspektorat Kabupaten Bulungan diukur dari dimensi produktivitas, kemampuan menyesuaikan diri dan kepuasan kerja Untuk menggali informasi yang dibutuhkan, maka metode yang digunakan adalah metode penelitian deskriptifkualitatif dengan mengkombinasikan analisis data sekunder dan wawancara mendalam. Selanjutnya data dijelaskan dan dipaparkan, \npengujiannya dilakukan melalui penjelasan argumentatif yang memuat proses penalaran dan penafsiran logis. Berdasarkan hasil penelitian dan analisa maka dapat disimpulkan bahwa \npelaksanaan pengawasan di Inspektorat Kabupaten Bulungan dari dimensi produktivitas, kemampuan menyesuaikan diri dan kepuasan kerja. Dapat dikatakan 2 dimensi sudah cukup efektif yaitu dimensi produktivitas dan kepuasan kerja, sedangkan dimensi kemampuan menyesuaikan diri sudah efektif. Oleh karena itu untuk peningkatan efektivitas organisasi Inspektorat, disarankan agar menerapkan sistem peuilaian prestasi pegawai secara nyata, terbuka dan jujur, menerapkan sistem pemberian imbalan-hukuman, memanfaatkan standar pemeriksaan secara optimal dan menetapkan standar baku penyelesaian tindak lanjut hasil pemeriksaan, melakukan intervensi terhadap pengadaan pegawai terutarna PF A, menempatkan PF A sesuai kualifikasi dan spesialisasi bidang tugasnya, serta meningkatkan jalinan komunikasi dan arah diantara anggota-anggota organisasi.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 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".