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Enregistrement W4401777990 · doi:10.24014/jej.v4i1.32022

Strategi Pemberdayaan Masyarakat dalam Mengurangi Kemiskinan Ekstrem Melalui Pariwisata Berkelanjutan (Studi Kasus Tanjung Kasuari Kota Sorong)

2024· article· id· W4401777990 sur OpenAlexaff
Murni Murni, Masniar Masniar, Nur Wahidah A.K, Azwar Rahmatullah

Notice bibliographique

RevueEL-JUGHRAFIYAH · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness administrationSociologyPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pembangunan pariwisata yang berkelanjutan sangat penting untuk diterapkan karena menurut paradigma pembangunan berkelanjutan didasari perjalanan pelaksanaan pembangunan yang semakin tidak terkontrol dalam sebuah negara serta memberi peluang yang besar bagi pembangunan nasional dan memberikan dampak positif bagi pembukaan lapangan pekerjaan baru dan peningkatan kesejahteraan ekonomi sehingga diharapkan terjadi penanggulangan kemiskinan ekstrem pada tahun 2024 mencapai 0 persen serta terciptanya masyarakat mandiri dan sejahtera. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan AHP. Hasil penelitian menunjukkan Pemberdayaan masyarakat dalam mengurangi kemiskinan ekstrem melalui pariwisata berkelanjutan nilai konsistensinya yaitu 0,0085. Hal ini menunjukan bahwa keputusan yang di ambil oleh para responden menunjukan skala prioritas cukup konsisten. Melalui penerapan strategi-strategi dengan dukungan pemerintah setempat dalam hal Pemerintah Kota Sorong diharapkan masyarakat setempat dapat memperoleh manfaat secara ekonomi, sosial, maupun lingkungan yang berkelanjutan dari sektor pariwisata dengan memperkuat peran serta masyarakat serta peningkatan daya tarik dan daya dukung destinasi pariwisata dapat menciptkan lingkungan yang mendukung dalam pengurangan kemiskinan ekstrem.

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)0,006
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, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,295 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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