Notice bibliographique
Résumé
The discovery of oil and gas reserves in the 1920s has made Brunei one of the world's richest countries in terms of GDP per capita. Since then, the country has been using its oil and gas revenues to finance major infrastructure projects throughout the country. Now the Sultanate's critical priority is to diversify the economy beyond its oil and gas sector. The Brunei Government has steadily opened up its economy and called for partnership with stakeholders and the private sector to take advantage of the opportunities offered by its diversification plan as outlined in the Brunei Vision 2035. The government has been looking at non-oil and gas options, and is now increasingly developing its ecotourism sector. Many have conducted ecotourism with looking into the ecotourism practice issues and impediments. Truly, Brunei ecotourism is still in its infancy and has not reached the level of development found in neighbouring areas like Sabah and Sarawak. And this is perhaps attributable to several factors, including poor understanding of ecotourism principles and lack of training. To turn Brunei into a destination for ecotourism is certainly challengeable. In this paper, the authors look into the challenges and suggest solutions turning Brunei into an ecotourism center. The authors aim to assess the recent developments of Brunei's ecotourism. And attention is particularly given to education and training intervention, a major area of interest in increasing the people's understanding of ecotourism. More importantly, the authors discuss the role of government policies and initiatives at national and local levels in the development of ecotourism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».