Analisis Organisasi dan Tata Kerja Dinas Pertanahan Kabupaten Nunukan
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan deskriptif kesesuaian spesialisasi organisasi dan kesesuaian dana-peralatan pada tata kelja, serta pengeruh ketidak sesuaiannya terhadap tujuan Dinas Pertanahan Kabupaten Nunukan. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif yang dilaksankana pada Dinas Pertanahan Kabupaten Nunukan. Untuk informan pada penelitian ini adalah unsur pejabat struktural Dinas Pertanahan Kabupaten Nunukan, serta sebagai informan kunci adalah Kepala Dinas Pertanahan Kabupaten Nunukan. Dinas Pertanahan merupakan organisasi yang dibentuk tujuan meyelesaikan urusan pertanahan di Kabupaten Nunukan. Dinas Pertanahan merupakan struktur birokrasi pemerintah dengan tipe organisasi kecil (tipe-C) dengan unsure pemnbentuknya berupa regulasi pusat dan regulasi daerah dan dititipkan tugas-fungsi yang diuraikan untuk tiap-tiap struktur Dinas. Tata kerja Dinas Pertanahan Kabupaten Nunukan pelaksanaan dari uraian \ntupoksi struktur Dinas. Dimana untuk pekerjaan pada Dinas tetap dilaksanakan walaupun belum semua teknis memiliki tata cara pekerjaan atau standar prosedur pekerjaannya. \nKemudian dari penelitian ini diperoleh hasil bahwa diakui terdapat sedikit ketidak-sesuaian tupoksi struktur Dinas dengan nama strukturnya, dan hampir semua bidang (struktur) teknis Dinas belum memiliki panduan tata cara pelaksanaan pekerjaan.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".