Bayesian Network approach in analyzing the sustainability of the cultural industry ‘the sacred’ Gringsing Weaving
Notice bibliographique
Résumé
Bali is a popular tourist destination in the world, and the main entry point for foreign tourists to Indonesia. Bali is also an area in Indonesia that is famous for producing woven fabrics, which have various characteristics in each region. Gringsing weaving is one of the traditional Balinese fabrics from Tenganan Village which is considered sacred and its manufacture takes quite a long time, and is carried out with special techniques that are very difficult. This study aims to analyze and map factors related to the sustainability of the Gringsing weaving cultural industry, using the Bayesian Network approach. The results of the FGD with related stakeholders mapped the structure that forms Gringsing industrial sustainability, such as income, social capital, incentives, natural capital, custom law, and traditional institutions. Further analysis was carried out using the Bayesian Network technique and GeNIe tools. In forming the structure of thinking about the sustainability of the Gringsing Weaving industry, the related factors include culture, traditional institutions, natural capital, social capital, to economic factors, such as income and special incentives from the government. Specifically, the role of traditional institutions and government (through special incentives) was analyzed, and it was found that both factors can increase the probability of the sustainability of the gringsing weaving industry. The results of the sensitivity analysis also show that the sustainability of the Gringsing weaving industry is highly influenced (sensitive) to the increasing role of traditional institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».