Strengthening Tourist Village Attractions Through Empowerment of Rural Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs)
Notice bibliographique
Résumé
One of the efforts to improve the rural economy can be conducted by developing tourist villages.The attractions of tourist villages that all this time have relied on natural potential are apparently not capable enough to guarantee the sustainability of tourist villages to be existing and favoured by the tourists.There should be innovative attractions so that the tourists have the will to make return visits and increase the length of stay.This research aims at developing a model for empowering the rural MSMEs in strengthening the attractions of tourist villages.This research is the qualitative one, which uses the primary data taken using observation techniques and Focus Group Discussions.The analytical method used in this research is the Delphi method and qualitative descriptive.The Delphi method was used to develop a model for empowering MSMEs by involving experts, while qualitative descriptive analysis was used to explain the mechanism for implementing the model.The implementation of the model has been tested in a tourist village in Central Java.This research has found that the right model for empowering the rural MSMEs to support the attractions of tourist villages can be conducted by establishing partnerships between the owners of rural MSME and the manager of tourist village.In Candirejo Tourist Village this model has been implemented.The production activities of MSMEs become a showcase, and are also able to increase the activities of tourists who stop at tourist villages.The results of implementing the model show that empowering the MSMEs owned by the community as an attraction to be visited by tourists is actually able to significantly increase the income of the owners of MSMEs, and to increase the tourists' interest in visits and length of stay.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».