The Levels of Community Readiness and Community Characteristics in the Development of Tourism Village (Bangelan Village, Malang Regency, Indonesia)
Notice bibliographique
Résumé
Bangelan is a village located in Wonosari District, Malang Regency, Indonesia. Bangelan Village has an area of 167.2 hectares with various natural, livestock, and agricultural potentials that support the development of tourist villages. As a tourist village, Bangelan has obstacles in tourism development due to the subordinate role of village institutions and the low capability of the community as tourism actors. This study aims to identify the community's level of readiness in developing a tourist village. In addition, the relationship between the characteristics of the community and the level of community readiness was identified. Data collection was carried out on the community and key respondents through questionnaires, interviews, and observations. The community readiness model was used to assess the level of readiness and cross-tabulation analysis and chi-square test to determine the relationship between community characteristics and the level of community readiness. The results showed that the readiness category of the community was ready with the sixth level of readiness, namely initiation. These results also show that most of the community knows and understands the basic things about tourism village development and the critical role of leaders in planning and developing businesses. The level of community readiness is influenced by characteristics including involvement in the development of tourist villages, type of work, and gender.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».