Perceptions of Marine Tourism in Lampung Bay's Small Islands: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Pasaran and Permata Islands, situated within the Lampung Bay cluster, offer unique tourist experiences yet have not succeeded in attracting substantial visitor interest.This study aims to analyze perceptions of marine tourism on these small islands located in Bandar Lampung City, Lampung Province, Indonesia.A total of 228 respondents, visiting Pasaran and Permata Islands, participated in the study.The adopted analytical method was Exploratory Factor Analysis, supplemented by f-tests and t-tests.The analysis of 23 tourism perception attributes yielded five distinct factors: tourist access, supporting facilities, natural resources, cleanliness, and additional supporting factors.Notably, the perceptions of the two islands differed significantly, attributable to variations in attractions, facilities, accommodation, and access.This divergence manifested in tourists' perceptions analyzed by gender, age, and income.The insights suggest that both islands require enhancements in specific areas.Pasaran Island necessitates advancements in 'supporting factors', while 'tourist access' is an area for improvement on Permata Island.The findings contribute to the understanding of marine tourism perceptions and provide actionable suggestions for enhancing the tourist experience on these islands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».