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Enregistrement W2264944010 · doi:10.5539/ach.v8n1p132

An Exploratory Study of Typical and Traditional Culinary Arts in Surakarta and Semarang as Cultural Heritage to Support Indonesian Tourism Industry

2016· article· en· W2264944010 sur OpenAlexvenueno aff
Wienny Ardriyati, Julius Arya Wiwaha

Notice bibliographique

RevueAsian Culture and History · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural and Artistic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndonesianTourismThe artsIndonesian governmentExploratory researchGovernment (linguistics)MarketingVariety (cybernetics)BusinessAdvertisingSociologyGeographyPolitical scienceSocial scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a three-year-project funded by the Government of Indonesia in support of tourism industry, the current study explored the existence of tradional culinary arts of Surakarta and Semarang, Central Java, Indonesia in an attempt to promote Indonesian tourism industry. A variety of traditional snacks from the two cities were identified to find out the similarities and differences in terms of exclusiveness and flavors. As a qualitative and descriptive research, the data were collected through observation on the types of traditional snacks, and interviews with the vendors with respect to the process of production. The findings showed that Surakarta is rich in traditional snacks, such as Sosis Solo, Jadah Blondo, Intip Goreng, Rambak, and various kinds of Lenjongan. In Semarang, on the other hand, there are Ganjel Ril, Winbgko Babat, Kue Senteling, Wedang Tahu, Lumpia and one type of Lenjongan—therefore Lenjongan can be assumed is the only similar food in the two cities. The snacks from the two cities have distinctive features of flavors that deserve both domestic and international recognition. Therefore these types of snacks can be tourism icons to attrack national and international tourists to visit both cities. In conclusion, the typical traditional culinary arts should be preserved and maintained to support Indonesian tourism industry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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