Socioeconomic-Based Management Strategies for Industrial Areas in West Sumbawa Regency
Notice bibliographique
Résumé
West Sumbawa Regency possesses significant potential for the development of industrial areas, bolstered by its abundant natural resources and strategic location.However, suboptimal management of these areas has led to various socioeconomic challenges.This study aims to propose a comprehensive management strategy for industrial areas in West Sumbawa Regency that integrates socioeconomic considerations.A qualitative methodology was employed, with data collected through interviews, observation, and documentation.The data were analyzed using Nvivo 12 Plus software and the analysis of strengths, weaknesses, opportunities and threats (SWOT).The findings indicate that current industrial area management is insufficient, as evidenced by limited community involvement, low quality of life for residents near industrial zones, and underutilization of local resources.Key strategies proposed include the establishment of a dedicated institution for integrated and sustainable management of industrial areas, human resource development focused on enhancing the skills and knowledge of local communities, and economic empowerment through providing access for local communities to participate in industrial value chains and developing small and medium enterprises (SMEs).Furthermore, improving community well-being by enhancing access to education, healthcare, and basic infrastructure is essential.The adoption of sustainable environmental management practices, such as the implementation of eco-industrial park (EIP) principles, is recommended to minimize the environmental impact of industrial activities.The proposed socioeconomic-based management strategy is expected to enhance community welfare and mitigate the adverse effects of industrial area development in West Sumbawa Regency.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».