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Enregistrement W4312716899 · doi:10.29138/ijebd.v4i5.1528

Bali Economic, Mobility, Transportation and Hotels to The end of 2021 Tren

2021· article· en· W4312716899 sur OpenAlexaboutno aff
DR MUHAMMAD IKHSAN SETIAWAN ST, Ronny Durrotun Nasihien, Mohd Adib Mohammad Razi, Wahyu Mulyo Utomo, Muhammad Isradi, Agus Sukoco

Notice bibliographique

RevueIJEBD (International Journal Of Entrepreneurship And Business Development) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)TourismCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Shock (circulatory)GeographyPandemicEconomic recoveryEconomic impact analysisSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakBusinessSocioeconomicsDemographic economicsEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Based on the Bali Economic Quarterly Development document for the second quarter of 2021 by BPS, the Covid-19 pandemic has become a greater distortion when compared to past events in the Province of Bali. The economic crisis in 1998, the Bali Bombing I in 2002, the Bali Bombing II in 2005, and the eruption of Mount Agung in 2017 can have a lighter impact
 Design/methodology/approach: Restrictions on transportation routes and calls to stay at home recommended throughout the country should negatively shock the tourism sector
 Findings: This number experienced a decrease of 7 visits or a decrease of -28.00 percent compared to the previous quarter. The decline in Bali tourism on a quarter to quarter basis is also in line with year on year conditions.
 Paper type: Research paper

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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