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Enregistrement W4242077540 · doi:10.21837/pmjournal.v17.i9.592

RURAL AGRO-TOURISM AND LOCAL COMMUNITY INCOME: THE CASE STUDY OF CLUSTERED HOMESTAYS IN KELANTAN AND TERENGGANU

2019· article· en· W4242077540 sur OpenAlexfundno aff
Syahriah Bachok, Hafizah Hasbullah, Tuan Anisdina Tuan Mohd Amin

Notice bibliographique

RevuePLANNING MALAYSIA · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of the Fraser Valley
Mots-clésTourismChristian ministryAgricultureRural tourismProduct (mathematics)BusinessDistribution (mathematics)GeographyRural areaEconomic growthMarketingSocioeconomicsAgricultural economicsTourism geographyEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research outlines the analysis of income generation basing on agro-cultural tourism of homestays under the purview of Ministry of Tourism and Culture of Malaysia. Using a case study of Kelantan and Terengganu, the research elaborates on the levels of income generated from agro-tourism, distributions, administrations, factors leading to the success of homestays in generating additional income and strategies of infrastructural improvements of homestay. Tourism is one of the largest contributing sectors (13%) to the National Gross Product (RM153 billion) in 2015. Agro-tourism provide opportunities for the visitors to stay and experience the life of an agriculture community in rural areas. Kelantan and Terengganu are rich with agricultural produce, thus have the advantage of showcasing the unique attractions to various tourists’ types. Homestays in Kelantan and Terengganu are limited in research. Hence, this research aims to assess the rural agro-tourism and local community income generated from homestays in Kelantan and Terengganu.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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