POLITIK EKOWISATA: STRATEGI RENCANA PENGEMBANGAN WISATA PESISIR DI KAWASAN EKONOMI KHUSUS (KEK) PANTAI TIMUR SUNGAILIAT
Notice bibliographique
Résumé
Pulau Bangka dikenal sebagai daerah penghasil timah, khususnya di Kabupaten Bangka. Timah yang dikenal sebagai berlian hitam, jika dieksploitasi terus menerus meninggalkan kerusakan lingkungan dan perubahan bentang alam. Tidak hanya sumberdaya timah, potensi lainnya terdapat pada kemolekan ekowisata. Pemerintah Kabupaten Bangka yang didukung PT. Pantai Timur Sungailiat (private sector) menyusun strategi perencanaan pengembangan KEK Pariwisata di Pantai Timur Sungailiat yang tertuang dalam salah satu misi pembangunan daerah guna merubah arah pendapatan masyarakat dari pertambangan ke pelaku wisata. Metode penelitian ini dilakukan secara kualitatif melalui wawancara mendalam dan dokumentasi peraturan daerah. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa strategi perencanaan KEK pariwisata di Pantai Timur Sungailiat berputar dalam tahap perencanaan. Akan tetapi, perencanaan tersebut dapat dikatakan sebagai perencanaan “setengah hati”. Kondisi tersebut disebabkan Pemda dan PT. Pantai Timur Sungailiat tidak mengkaji lebih mendalam terkait Izin Usaha Pertambangan (IUP) yang berada di perairan laut dan darat yang berada dekat di titik lokasi perencanaan KEK. Selain itu, Timah Inkonvesional (TI) “membanjiri” Laut Timur Sungailiat. Imbasnya, daerah pesisir terdampak abrasi akibat ulah penambang timah. Kemudian titik lokasi perencanaannya bersampingan dengan lahan kritis, serta nihilnya campur tangan masyarakat dalam kegiatan perencanaan KEK Pariwisata Sungailiat yang diusung dalam koridor ekowisata.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».