Sustainable Coastal Tourism: A Comprehensive Development Strategies (Tanjung Bira and Lemo-lemo Tourism Area as a Case Study)
Notice bibliographique
Résumé
Tourism development has become an effective way to improve the economy and welfare of local communities in many areas, especially areas with high tourism potential.This research aims to formulate a tourism management strategy using SWOT Analysis and provide recommendations based on sustainable coastal tourism in the Tanjung Bira and Lemo-lemo tourism areas.The data collection method in this research uses primary and secondary data.Primary data was obtained by participatory observation and interviews.Secondary data was obtained by document review, which collected information related to policies, history, journals, and literature related to tourism.Data analysis was conducted using SWOT analysis, descriptive-qualitative, and comparative study to determine strengths, weaknesses, opportunities, and threats in formulating tourism strategies.Moreover, descriptive-qualitative analysis is used to formulate policies related to strategy based on sustainable coastal tourism.Based on an analysis of 35 internal and external factors, the coastal tourism development strategy can be carried out with the S-O Strategy (Integration between tourist locations, increasing the role of government and fulfilling vegetation), W-O Strategy (Improving facilities and infrastructure, Community-government cooperation, tourism promotion).S-T strategy (Improvement of regulations, accessibility, and community empowerment), W-T Strategy (Arrangement and direction of planning tourist areas).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».