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Enregistrement W4399976491 · doi:10.18280/ijsdp.190618

Enhancing Tourist Village Quality Through Community Behavior Models

2024· article· en· W4399976491 sur OpenAlexvenueno aff
Erika Revida, Heri Kusmanto, Muhammad Arifin Nasution, Sukarman Purba

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Sumatera Utara
Mots-clésTourismQuality (philosophy)Environmental planningBusinessGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental economicsEnvironmental scienceNatural resource economicsEconomicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tourist village quality is essential in the tourism sector.Enhancing such quality can be done through community behavior models.The models consist of cognitive, affective, and psychomotor levels.This research analyzes community behavior models to enhance the quality of tourist villages in Tomok Samosir, North Sumatra.The sample included 50 tourists who came to the Tomok tourist village.Data was collected using a questionnaire after being tested.The data was analyzed using multiple regression technique.The finding accepts the hypothesis.There was a contribution between community behavior models on the tourist village quality in Tomok Samosir, North Sumatra.After tracing community behavior models, it turned out that the psychomotor model had a more substantial contribution to the quality of the tourist village in Tomok Samosir, North Sumatra, followed by the affective and cognitive models.Enhancing the quality of the Tomok Samosir North Sumatra tourist village means improving the quality of community behavior models, namely psychomotor, affective, and cognitive.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,314 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission1
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