Peran Intelijen Ekonomi dalam Mempercepat Kesejahteraan Masyarakat Provinsi Gorontalo
Bibliographic record
Abstract
Wilayah Provinsi Gorontalo memiliki potensi kekayaan sumber daya yang signifikan. Namun, Pemerintah Provinsi Gorontalo masih harus menghadapi permasalahan dan tantangan ketika berupaya untuk menyejahterakan masyarakatnya. Salah satunya adalah terbatasnya data/informasi yang akurat, mutakhir, dan terintegrasi. Padahal, data/informasi ini merupakan unsur penting dalam perencanaan dan pengambilan keputusan yang tepat. Permasalahan lain adalah belum optimalnya peran masyarakat dalam pembangunan modern berbasis intelijen ekonomi di Provinsi Gorontalo. Artinya, masyarakat dan bahkan birokratnya masih awam dengan istilah "Intelijen Ekonomi". Akibatnya, intelijen ekonomi belum sepenuhnya digunakan dalam perencanaan, pelaksanaan program/kegiatan, evaluasi dan pengawasan serta proses pengambilan keputusan pemerintahan. Penelitian ini bertujuan menganalisis permasalahan dan tantangan dalam pembangunan modern berbasis intelijen ekonomi di Provinsi Gorontalo. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif-deskriptif. Studi ini menemukan permasalahan utama dalam pembangunan modern berbasis intelijen ekonomi di Provinsi Gorontalo adalah: 1) Belum terintegrasinya data/informasi ekonomi dari berbagai instansi pemerintah dan swasta; 2) Kurangnya sumber daya manusia (SDM) yang handal dan memiliki kompetensi selaku pengelola dan/atau analis data ilmiah; dan 3) Minimnya dukungan teknologi dalam pengelolaan data/informasi ekonomi. Hasil analisis data juga menunjukkan bahwa peran masyarakat dalam pembangunan modern berbasis intelijen ekonomi masih sangat rendah. Hal ini disebabkan oleh kurangnya pemahaman masyarakat tentang pentingnya intelijen ekonomi. Karenanya direkomendasikan agar Pemerintah Provinsi Gorontalo melakukan: 1) upaya-upaya untuk mengintegrasikan data/informasi ekonomi dari berbagai instansi pemerintah dan swasta; 2) meningkatkan kapasitas SDM dalam pengelolaan dan analisis data ilmiah; 3) menyediakan dukungan teknologi dalam pengelolaan data/informasi ekonomi; dan 4) meningkatkan pemahaman masyarakat tentang pentingnya intelijen ekonomi.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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".