Social Capital and Community Adaptation to the COVID-19 Pandemic (Empirical Evidence: Sambirejo Village, Special Region of Yogyakarta, Indonesia)
Notice bibliographique
Résumé
With the ever-increasing uncertainty of the impact of humans on the environment, the study of adaptive societal behavior has gained interest in seeking to actively limit disaster-related losses. Despite numerous studies on the role of social capital in Indonesian tourism, the extent to which community social capital adapts to social order changes due to events like the COVID-19 pandemic or earthquake shocks has not been thoroughly studied. This study explored the social capital of people in tourist village areas, specifically in Sambirejo Village, Indonesia, and how it supported collective action during the COVID-19 pandemic to enhance community resilience and in turn succeed as a tourist village. Sambirejo Village has been severely impacted by the COVID-19 pandemic, resulting in a decline in tourism visits and income, highlighting the importance of social capital in fostering resilience. The research utilized a quantitative approach, collecting data through a questionnaire and analyzing descriptive statistical results. The model construct was then built and tested using a Structural Equation Modeling (SEM) analysis. The SEM analysis revealed the crucial role of government and community initiatives in fostering community resilience during the COVID-19 pandemic, emphasizing the need for well-placed policies to help communities increase their social capital and combat the pandemic effectively.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».