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Enregistrement W4392838039 · doi:10.26593/pedr.v1i2.6667

Estimasi Biaya Ekonomi Pembangunan Pariwisata Berbasis Sungai di Provinsi Kalimantan Selatan

2023· article· id· W4392838039 sur OpenAlexaff
Muhammad Abigail Faza

Notice bibliographique

RevuePARAHYANGAN ECONOMIC DEVELOPMENT REVIEW · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsForestryMathematicsGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Provinsi Kalimantan Selatan merupakan salah satu provinsi yang memiliki jumlah sungai terbanyak; yaitu, ada 58 sungai. Sungai memiliki peran strategis bagi masyarakat Kalimantan Selatan sebagai sumber daya alam yang dapat menunjang berbagai aktivitas. Pengelolaan DAS dimaksudkan sebagai upaya perencanaan dan evaluasi konservasi sumber daya sungai. Pemanfaatan sungai, termasuk pariwisata, dapat memberikan multiplier effect bagi perekonomian daerah. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah setiap sungai di Kalimantan Selatan dapat menjadi tujuan wisata dan menghitung biaya ekonomi yang timbul dari kegiatan pengembangan wisata berbasis sungai. Dalam penelitian ini, metode penelitian yang digunakan adalah valuasi ekonomi. Perhitungan penelitian menunjukkan bahwa total biaya pribadi adalah Rp. 118.423.429.388 dibagi dari biaya operasional sebesar Rp. 25.881.210.800 dan biaya pembangunan sebesar Rp. 92.542.218.588. Sedangkan biaya sosial sebesar Rp. 15.235.806.143.180.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,009

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
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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