Strategi Bagian Pengelola Perbatasan dalam Pengembangan Potensi Pariwisata Kabupaten Karimun
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini berawal dari masih banyaknya masalah pariwisata yang ada di Kabupaten Karimun yang belum dikembangkan. Hal ini dikarenakan adanya potensi pariwisata yang sangat startegi di Kabupaten Karimun karena masih alaminya wilayah Kabupaten Karimun namun tidak dikelola dengan baik, sarana dan prasarana di tempat wisata belum merata. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan dan menganalisis strategi Bagian Pengelola Perbatasan dalam Pengembangan Potensi Pariwisata di Kabupaten Karimun. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan jenis primer dan sekunder yang diperoleh dari Observasi, Wawancara, dan Pengalaman langsung. Adapun focus dari penelitian adalah (Strengths) Kekuatan (Weaknesses) Kelemahan (Opportunities) Peluang (Threats) Ancaman yang dimiliki Kabupaten Karimun seperti, Kekuatan: masih alaminya wilayah Kabupaten Karimun dan memiliki Potensi Pariwisata yang banyak sehingga menjadi daya tarik pengunjung mancannegara untuk berkunjung ke Kabupaten Karimun; Kelemahan: Sarana dan Prasarana yang sangat masih kurang dalam menarik daya tarik pengujung untuk serta anggaran yang ada sangat terbatas dalam pengembang potesi pariwisata; Peluang: Situasi keamanan dan kenyamanan yang kondusif serta Kabupaten Karimun menjadi branda terdepan Republik Indonesia menjadi daya tarik pengunjung dari Negara tetangga seperti Malaysia dan Singapura; Ancaman: Pusat wisata diluar Kabupaten Karimun lebih berkembang pesat dan lebih banyak menwarkan destinasi wisata yang beragam.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».