“Are there truly acoustic melodies on hillsides?” Can such human-based manufactured soundscapes be an asset to tourism destinations?
Notice bibliographique
Résumé
Soundscape tourism has become one type of tourism, and its trend is emerging in most areas with hilly, forested, and natural landscapes, such as Bantul Indonesia, becoming a mainstay for region development and its community. This article explores four human manufactured soundscape tourism destinations in Bantul, Indonesia, examining the interrelationships between each tourism stakeholder and pinpointed development from a socio-economic perspective. We adopt a cross-case study approach, drawing main sources from government statistics, regulations, social media narratives, and online news. Using the NVivo 12 Plus software, we coded and annotated the research source. Our research revealed that in four case studies, tourism soundscapes emerged as the primary tourist attractions, with other attractions only marginally contributed. Presenting music or acoustic stages enabled tourism industry to reap benefits, particularly for local community and regional income. However, it is important to emphasize sustainability issues, thus, the continuous increased in music soundscape in nature has led to the formation of collaborations among tourism actors, with local communities “Pokdarwis” posed as the principal driving force behind destination development. This study demonstrates that human-manufactured soundscapes have the potential to increase visitor numbers and outperform natural soundscapes in natural destinations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».