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Enregistrement W4401929446 · doi:10.30998/sosioekons.v16i2.23319

Peran Pariwisata terhadap PDRB dan Dampaknya terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Provinsi Bali

2024· article· id· W4401929446 sur OpenAlexaff
Masayu Endang Apriyanti, Bondan Dwi Hatmoko

Notice bibliographique

RevueSosio e-kons · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh sector pariwisata terhadap PDRB dan dampaknya pada penyerapan tenaga kerja, dimana pariwisata memiliki peran besar dalam berkontribusi bagi perekonomian bangsa yang sudah semestinya mendapatkan perhatian serius dari pemerintah, agar dapat berkontribusi lebih maksimal. Metode penelitian secara kuantitatif, menggunakan data sekunder BPS dan literatur. Data diolah dengan aplikasi Eviews 12. Objek yang diteliti seluruh kabupaten di Provinsi Bali dalam kurun waktu 7 tahun, yaitu tahun 2015 sampai 2021. Sektor pariwisata dengan indicator jumlah biro perjalanan wisata, jumlah akomodasi hotel dan restoran pada hotel Bintang dan jumlah akomodasi hotel non bintang, yang ingin diketahui berapa besar pengaruhnya terhadap PDRB yang akan berdampak pada penyerapan tenaga kerja. Hasil penelitian membuktikan ada pengaruh signifikan dari sector pariwisata terhadap PDRB dengan hasil Sig., = 0.000 < 0.05 dan F = 244,8190 lalu PDRB berdampak pada tenaga kerja dengan R 2 = 0,985415 sig. = 0,0000 < 0,05

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)0,003
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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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