STRATEGI PENGEMBANGAN EKOWISATA DI TAMAN NASIONAL KELIMUTU
Notice bibliographique
Résumé
Ecotourism development strategy in Kelimutu National Park (KNP) is very necessary because KNP has enormous potential for ecotourism development. The potential is either in the form of flora, fauna, geology, environmental beauty, and cultural potential of the surrounding community. The aims of this study are to know the right strategy in ecotourism development and determine the priority scale of ecotourism pathways development in KNP. This study uses a case study approach. Data were collected through in-depth interviews of KNP management, stakeholders in the management of ecotourism of KNP, communities around KNP, and observation. The data were analyzed using stakeholders analysis to determine the stakholders that involved on ecotourism management in KNP, SWOT (Strength, Weakness, Opportunities, Threats) analysis to determine the right strategy in ecotourism management, and AHP (Analysis Hierarcy Process) to determine the priority scale of ecotourism development from several ecotourism pathway in KNP. The results show that the most appropriate strategy in the development of ecotourism in KNP is offensive strategy (taking advantage of opportunities and strengths owned), and ecotourism pathway that get the first priority to be developed is the Moni Pathway, the second is Wologai Pathway, the third is Sokoria Pathway, and the fourth is Niowula Pathway.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».