Popularitas Empat Destinasi Wisata Pulau Terbaik Dunia Menggunakan Google Trends
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan: Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis popularitas empat destinasi wisata pulau di dunia yaitu Phuket, Bali, Hawaii, dan Langkawi.
 Metode penelitian: Penelitian ini menggunakan alat analisis statistik deskriptif dengan bantuan Google Trends untuk menentukan popularitas empat destinasi pulau tersebut.
 Hasil dan pembahasan: Analisis menunjukkan bahwa sejak awal tahun 2000 hingga akhir tahun 2021, destinasi Phuket sangat populer bagi wisatawan yang berasal dari Thailand sendiri, Russia, Turkey, Hong Kong, dan Singapore. Bali sangat populer di kalangan wisatawan Indonesia sendiri, Netherlands, India, Australia, dan Belgium. Hawaii sangat populer di kalangan wisatawan dari United States sendiri, Japan, Canada, Brazil, dan South Korea. Langkawi sangat populer di kalangan wisatawan yang berasal dari Malaysia sendiri, Singapore, Pakistan, Hong Kong, dan Egypt.
 Implikasi: Destinasi wisata yang paling populer adalah Hawaii, kemudian Bali, lalu Phuket, dan yang terakhir adalah Langkawi. Bali menduduki posisi kedua atau setelah Hawaii.
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 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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».