PENGELOLAAN DESA WISATA DENGAN KONSEP GREEN ECONOMY DALAM UPAYA MENINGKATKAN PENDAPATAN EKONOMI MASYARAKAT
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan mengevaluasi penerapan ekonomi hijau di pedesaan, khususnya di Kampung Galung, Desa Barania, Kec. Sinjai Barat, dan Kab. Sinjai. Ketika membangun sebuah desa wisata, peran dan masyarakat lokal dibutuhkan untuk setiap tahapan proses, termasuk perencanaan, pelaksanaan, dan penerapan praktis. Sebaliknya, Desa Barania menunjukkan kinerja yang baik dalam hal pengembangan perekonomian yang kuat, peraturan ramah sampah, dan perekonomian lokal yang stabil. Sederhananya, pekerjaan sosial yang dilakukan di Desa Wisata Barania, Kecamatan Sinjai Barat, Kabupaten Sinjai, mencakup penerapan rencana ekonomi lokal berkualitas tinggi untuk pengembangan usaha berskala luas dan sadar lingkungan. Penelitian ini merupakan penelitian berkualitas tinggi yang dilakukan di wilayah Desa Barania, Kecamatan Sinjai Barat, Kabupaten Sinjai. Teknik analisis yang digunakan meliputi wawancara, observasi, dan fokus group discussion (FGD) berwawasan pedesaan, fokus pendidikan, pendampingan, supervisi, dan catting. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa pemerintah desa Barania memiliki sumber daya yang tersedia untuk proyek-proyek seperti memfasilitasi tempat wisata, membangun jalan akses, dan inisiatif lainnya. Ada pula faktor pembatasnya, antara lain kemauan masyarakat untuk membangun desa ramah lingkungan dengan pertumbuhan ekonomi tinggi yang dapat meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan ekonomi masyarakat. Oleh karena itu, kegiatan ekonomi yang berkualitas harus dilakukan agar dapat memaksimalkan potensi lingkungan hidup yang ada di dalamnya serta memberikan dampak positif baik bagi lingkungan maupun masyarakat yang menghuninya. Penerapan konsep ekonomi hijau juga membutuhkan sinergi dalam berbagai tujuan bersama masyarakat, pemerintah dan unsur pendidikan.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,006 |
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 ».