PENGARUH PENETAPAN DAERAH TUJUAN WISATA AGRO KEBUN SALAK TERHADAP ALIH FUNGSI LAHAN DI DESA SIBETAN, KARANGASEM, BALI
Notice bibliographique
Résumé
This study intends to discuss the effect of determining the destination of salak agro-tourism on land conversion in Sibetan Village. Land conversion is a natural resource that has a very broad function in meeting various human needs. From an economic perspective, land is the main permanent input for various agricultural and non-agricultural commodity production activities. Sibetan Village is one of the areas that has the largest salak plantation on the island of Bali. This village is designated as a tourist destination area, of course, it has an impact on infrastructure development and the conversion of land functions that must be carried out to support the needs that are a requirement as an agro-tourism-based tourism village. The method used in this research is qualitative method and descriptive method. This study uses qualitative and quantitative data which will be analyzed using evaluative analysis. The results showed that the tourism potential in Sibetan Village was abian salak agro-tourism, measurement of natural scenery, arts and culture, salak processing industry and homestays. The conversion of land functions carried out by people who have converted salak plantation lands are salak farmers, tourist attractions entrepreneurs, tourism accommodation actors, traders and carving craftsmen. Factors that affect land conversion are economic factors, social factors, population growth factors and the increasing need for residential land, and agricultural penetration factors. The impact of determining tourist destinations on land conversion activities is that salak plantations are decreasing, the profession of farmers is reduced, infrastructure development is equitable, and the economic turnover of creative industries is increased, such as salak wine, salak coffee, salak bark tea, and salak sweets and chips
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».