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Enregistrement W4388774483 · doi:10.30647/jip.v28i3.1764

[sans titre]

2023· article· W4388774483 sur OpenAlexaff
Fitri Rismiyati, Patrick Silano, Jati Paras Ayu, Vitha Octavani, Ahmad Fazri

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmiah Pariwisata · 2023
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismFocus groupBaseline (sea)DocumentationGovernment (linguistics)GeographyRural tourismQualitative propertyEnvironmental resource managementBusinessMarketingPolitical scienceTourism geographyComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of tourist villages is an effective way for the growth and development of the rural economy which has an impact on increasing people's welfare. This research aims to make a baseline survey in the development of Api-Api Tourism Village, Bangun Mulya Tourism Village, and Rozeline Flower Park. The method used for this research is qualitative with data triangulation with respect to data sources in verifying/re-examining existing research data, using a Participation Action Research (PAR) approach including baseline surveys, documentation, and Focus Group Discussions (FGD). . The data collected was then analyzed by assessing the feasibility study of the tourism business through 7 ADWI assessment categories. The result of this program is the feasibility of the Tourism Village in North Penajam Paser based on the survey (Baseline Survey) that has been conducted. The results of the Focus Group Discussion (FGD) 3 places in North Penajam Paser namely Api-Api Village, Bangun Mulya Village and Rozeline Flower Park have the potential to be developed to become tourist villages and tourist attractions, but need attention, assistance and guidance from the government as well as academics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,015
Études des sciences et des technologies0,0150,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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