Policy Strategy for Sustainable Management of Mangrove Ecotourism in Siak Regency, Riau Province, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Siak regency, Indonesia, has more than two hundred-thousand-hectare mangrove areas. Local community for all this time has been developed mangrove areas as ecotourism, but they still lack sustainable management to maintain it. Therefore, this study aims to promote strategies' policy for the sustainable management of mangrove ecotourism in the Siak regency. The research was conducted from July 2019 to July 2020 at 3 locations of mangrove ecotourism, which involved 30 respondents, consisting of 21 people to assess the SWOT analysis and 9 experts to assess AHP. For generating the sustainable policy strategy, A'WOT, a combination of AHP (Analytical Hierarchy Process) and SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats), was applied. The SWOT data in mangrove ecotourism management includes strengths (2.797), weaknesses (-0.22), opportunities (3.668), and threats (0.149). The results showed that there were six policies needed to excuse. From these policies, the opening opportunities for investors for ecotourism development policy (0.243), improving facilities and infrastructure policy (0.194), providing business training on ecotourism policy (0.178), increasing ecotourism promotion policy (0.111), establishing cooperation between government and stakeholders policy (0.97), and maintaining mangrove ecosystem policy (0.79). It was concluded that mangrove ecotourism in Siak regency required priority funding to develop facilities and ecotourism's business training to cultivate sustainable management of mangrove ecotourism. Corporation between the government and stakeholders was needed to accelerate the realization of the policies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».