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Enregistrement W2898954768 · doi:10.30997/jk.v4i1.1210

EFEKTIFITAS PROMOSI DESTINASI WISATA REKREASI GUNUNG PANCAR MELALUI POSTINGAN INSTAGRAM MEDIA SOSIAL

2018· article· id· W2898954768 sur OpenAlexaff
Rahmi Fauziah, Ike Atikah Ratnamulyani, Ali Alamsyah Kusumadinata

Notice bibliographique

RevueJURNAL KOMUNIKATIO · 2018
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penggunaan media sosial belakangan menjadi banyak diminati oleh masyarakat sebagai sarana untuk berkomunikasi, seperti Instagram yang merupakan media yang sering digunakan oleh penggunanya sebagai media untuk memposting beragam gambar, pada saat ini banyak sekali pengguna instagram yang menjadikan nya sebagai salah satu media promosi. Media promosi ini juga digunakan oleh owner di gunung pancar untuk menarik wisatawan. Dan menariknya berkembangnya sektor pariwisata alam Gunung pancar menjadi penunjang ekonomi bagii masyarakat yang ikut andil dalam pemeliharaan wisata tersebut dan khususnya penunjang ekonomi di wilayah Kabupaten Bogor. Tujuan penelitian ini Untuk mengetahui efektifitas promosi destinasi wisata rekreasi gunung pancar melalui postingan Instagram. Adapun hasil dari penelitian menunjukkan bahwa promosi melalui instagram sebagai media sosial yang cenderung memiliki banyak penggunanya sehingga dirasa efektif untuk dijadikan media baru untuk melakukan promosi pemasaran.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,005

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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