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Enregistrement W4402530856 · doi:10.61132/jutrabidi.v1i4.239

Kontribusi Ekonomi Kreatif Dalam Mendukung Sektor Pariwisata Di Kabupaten Sikka

2024· article· en· W4402530856 sur OpenAlexaff
Bertholomeus Baghi Tjeme

Notice bibliographique

RevueJurnal Transformasi Bisnis Digital · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismCreative economyPromotion (chess)General partnershipGovernment (linguistics)EconomyBusinessEconomicsPolitical scienceCreativityFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sikka Regency is an area with superior tourism potential but the contribution of the tourism sector does not have a significant influence on economic growth, this is due to the low contribution of the creative economy in supporting the tourism sector which is influenced by less attractive and competitive creative economy products, lack of promotion and branding, lack of collaboration and partnership between tourism actors and creative economy actors and lack of support from the government and related institutions. To overcome these problems, the proposed solution is the existence of regulations as a strong legal foundation and framework for policies and programs that support the creative economy in Sikka Regency. The writing of this Policy Paper aims to enable the creative economy to contribute more to the development of the tourism sector in Sikka Regency and increase regional economic growth as well as policy recommendations to overcome the low contribution of the creative economy to support tourism in Sikka Regency. The method used in this paper is problem tree analysis involving literature study, field observation and in-depth interviews with tourism and creative economy actors. The recommended policy option is a Sikka Regent Regulation on Creative Economy that can provide a legal framework and programs that support the development of the creative economy sector in Sikka Regency.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
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 enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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