IDENTIFIKASI TAHAPAN PENGEMBANGAN COMMUNITY BASED TOURISM DAN KERJASAMA ANTAR KOMUNITAS PADA DESA WISATA KEMBANG KUNING DAN TETEBATU NTB
Notice bibliographique
Résumé
Lombok merupakan Destinasi Super Prioritas pengembangan oleh Kementrian Pariwisata. Program Desa Wisata juga menjadi prioritas lainnya dalam mengembangkan sebuah destinasi agar masyarakatnya dapat memiliki penghasilan tanpa bermigrasi ke daerah lain. Desa Wisata Kembang Kuning dan Tetebatu merupakan desa yang menjadi percontohan dan sama-sama memiliki pintu masuk ke Gunung Rinjani dan Air Terjun Sarang Walet. Sistem yang digunakan oleh kedua Desa Wisata tersebut merupakan bottom-up sehingga kesadaran masyarakat akan pariwisata sudah tumbuh dan dikembangkan dengan baik. Mulai dari pengelolaan homestay, BumDes dan juga koordinasi antar komunitasnya sudah baik. Pada penelitian ini, tahapan desa wisata tersebut akan di identifikasi menggunakan teori Community Based Tourism hingga menilai dampak serta efektifitas desa wisaata tersebut. Dengan adanya penghargaan kepada Desa Wisata Tetebatu dari UNWTO sebagai Best Tourism Village menjadikan penelitian ini patut dilakukan karena tahapan yang telah dilakukan bisa terekam dan menjadi best practice bagi desa yang mau mengembangkan konsep desa wisata menggunakan Community Based 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,009 |
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 ».