Keterlibatan Masyarakat dalam Mendukung Program Desa Wisata
Notice bibliographique
Résumé
Kurang aktifnya Kelompok Sadar Wisata (Pokdarwis) menjadi suatu permasalahan yang terjadi pada beberapa desa wisata. Hal ini dapat mengakibatkan kurangnya keterlibatan masyarakat dan kurang maksimalnya manfaat yang didapatkan dalam mengelola desa wisata. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi produk wisata di desa wisata serta sejauh mana keterlibatan masyarakatnya dalam mendukung kegiatan pariwisata. Metode penelitian yang digunakan yaitu kualitatif deskriptif dengan fokus pada keterlibatan masyarakat dalam mendukung program desa wisata. Analisis yang digunakan untuk mengolah data hasil temuan adalah analisis Tourism Area Life Cycle (TALC) dan pemetaan pemangku kepentingan (stakeholders). Penelitian ini menunjukkan informasi seputar produk wisata serta keterlibatan masyarakat dalam mengolah produk yang sudah dimiliki, agar dapat mendukung jalannya desa wisata. Didapati juga kedudukan masyarakat dan Pokdarwis sebagai pemangku kepentingan berada pada posisi subjects yang mana memiliki kepentingan tinggi tetapi pengaruhnya rendah. Penelitian ini memberikan implikasi untuk meningkatkan keterlibatqan masyarakat dalam aktivitas pariwisata.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,008 |
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 ».