Village Owned Enterprises Governance (BUMDes) Based on the Tourism Village Development
Notice bibliographique
Résumé
Tourism villages are suspected of having broad and multiplier effects on the lives of rural communities, including reducing poverty, preventing urbanisation, namely the movement of people from villages to cities, reducing unemployment, increasing the income of rural communities, regions and even countries, preserving the environment, culture local and love the motherland more. To such an extent the positive impact of tourism villages on rural communities has resulted in the attention of the government of the Republic of Indonesia currently being increasingly focused and intense on the development of tourist villages, both in the form of programs and activities as well as allocation of village funds, especially for the development of tourist villages. This study analyses the village-owned enterprises (BUMDes) based on the tourism village development in Samosir North Sumatera. The technique of data analysis used multiple regression analysis. The research result showed that there was a significant and positive contribution between the village-owned enterprises (BUMDes) on the tourism village development in Samosir North Sumatera. There was a contribution between the openness village-owned enterprises model, the transparency village-owned enterprises, accountability village-owned enterprises, fairness village-owned enterprises, independent village-owned enterprises (BUMDes) on the tourism village development in Samosir North Sumatera. The new findings of this research based on the interviews conducted were in addition to governance of openness, transparency, accountability, fairness. The new findings of this research were participation, entrepreneurial, and social capital governance.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».