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Enregistrement W4200514968 · doi:10.18280/ijsdp.160820

Management of Maritime Tourism of the Kei Indigenous Peoples of Southeast Maluku Regency as an Economic Driver Based on Environmental Sustainability

2021· article· en· W4200514968 sur OpenAlexvenueno aff
Rory Jeff Akyuwen, Hendrik Salmon, Barzah Latupono, Muchtar Anshary Hamid Labetubun, La Ode Angga

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismIndigenousSustainabilityEcotourismTourism geographyEmpirical researchBusinessEconomic growthEnvironmental resource managementGeographyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of marine tourism in the Kei community of Southeast Maluku Regency has a very important role both in terms of economic law and environmental law. In terms of economic law, the development of marine tourism plays a role in increasing the country's foreign exchange income and improving the economy of the Kei people of Southeast Maluku Regency. This research was conducted using an empirical juridical approach which is a descriptive qualitative analysis research. This study tries to describe what happens in the management of marine tourism in the Kei Indigenous community as an environmentally friendly economic driver based on environmental sustainability. The answers found from this research are: 1. Factors that affect environmental damage caused by: a. anthropogenic (human activities), b. non-anthropogenic (ecological changes, natural factors), c. Awareness of people living around marine tourism areas in Southeast Maluku Regency. 2. The factors that influence the level of community income in marine tourism locations are business capital variables that have a strong or significant effect on people's income in Kei Indigenous Maritime Tourism, Southeast Maluku Regency. In addition to the factors above, there are also several influencing factors, namely: 1) The Effect of Business Length on Community Income on Marine Tourism 2) The Effect of Education Level, 3 The Effect of the Number of Visitors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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