Sustainability Gastronomy Tourism in Medan City
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to find out how the current profile of tourism in Medan City is and how is the sustainable development gastronomic tourism in Medan City at this time. The method used by the researcher in this study is qualitative method with observation, interview method: The interviews that will be conducted in this study are interviews with key informants, namely the management of gastronomic tourism in the city of Medan and several stakeholders related to the development of culinary tourism in the city of Medan. Medan, literature study method, documentation method. The objects studied are gastronomic tourism products in the city of Medan the technique sample used convenience sampling. The data analysis technique used in this research is data triangulation. The research results show that the profile of the culinary tourism potential of the city of Medan is: (1) Bolu Meranti, (2) Merdeka Walk, (3) Ramadhan Fair, (4) Bika Ambon, (5) ie Aceh Titi Bobrok, (6) Ucok Durian, (7) Pagaruyung Culinary, (8) Tip Top Restaurant, (9) Ocean Pacific and (10) Amaliun Foodcourt (11) Kesawan Square. This study indicates that the potential for gastronomic tourism in Indonesia is Medan city in general, all of its gastronomic tourism has potential to develop. Meanwhile, the study of Gastronomic Tourism in Medan City is: (1) Developing a Strategy, (2) Sharpening brand power, (3) Promoting Medan Food and Creating the right Route for promotion. This research presents future research directions in the field of sustainable gastronomic tourism.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».