Main trends in the tourism industry in Indonesia between 2020–2023
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia’s tourism industry has emerged as a strategic sector, contributing to the country’s foreign exchange earnings. Given the prominence of this sector, there is significant potential for further development. Indeed, a mapping study to assess the dissemination of the trend and the potential for further issues to emerge would be highly beneficial. It is encouraging to note that academics have produced substantial literature on the subject, offering insights into its many facets. However, there is still a need for more in-depth analysis to understand the trends and issues currently facing the sector entirely. Consequently, this article examines the core themes in Indonesia’s tourism studies and maps the potential for future research on tourism issues and regulations. To this end, it employs a qualitative, four-year data set (2020–2023) and a SWOT analysis to identify critical aspects of Indonesian tourism issues. The data was collected in three forms: government reports, statistical data, and research articles (n = 252 samples) from the Scopus database. The results demonstrate that the predominant trend in Indonesia’s tourism industry is the widespread embrace of ecotourism at both the local and regional levels. Instead of identifying a limited number of leading destinations, the focus has shifted towards developing tourism villages and multi-stakeholder tourism. The primary concerns are the Indonesian tourism industry’s growth potential and sustainability. The development potential of Indonesian destinations based on SWOT objectives is a crucial aspect, and its score shows that Indonesia’s tourism sector is strategically positioned to take advantage of strengths and opportunities.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle