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Enregistrement W4407673874 · doi:10.58684/jbs.v3i1.53

Peran Hukum dalam Pengembangan Pariwisata di Kota Surakarta: Kajian Kebijakan Pemerintah

2024· article· id· W4407673874 sur OpenAlexaff
Marina Ramadhani, Wirda Rohmah, Bayu Harjono

Notice bibliographique

RevueJurnal Bengawan Solo Pusat Kajian Penelitian dan Pengembangan Daerah Kota Surakarta · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi peran hukum dalam pengembangan pariwisata di Kota Surakarta dengan fokus pada kajian kebijakan pemerintah. Surakarta, sebagai salah satu kota penting di Jawa Tengah, telah mengalami perkembangan pesat dalam sektor pariwisata yang memerlukan perhatian khusus dari segi regulasi hukum. Dengan metode studi pustaka, penelitian ini menganalisis berbagai kebijakan pemerintah yang relevan, serta peraturan dan undang-undang yang mempengaruhi sektor pariwisata di kota ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hukum berperan penting dalam menciptakan kerangka regulasi yang mendukung pengembangan pariwisata yang berkelanjutan. Kebijakan pemerintah yang jelas dan terencana dengan baik dapat meningkatkan daya tarik kota sebagai destinasi wisata, serta melindungi lingkungan dan budaya lokal dari dampak negatif pariwisata. Penelitian ini juga mengidentifikasi tantangan dan peluang yang dihadapi dalam implementasi kebijakan tersebut, serta memberikan rekomendasi untuk perbaikan dalam upaya meningkatkan efektivitas hukum dalam sektor pariwisata. Temuan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi pada pemahaman yang lebih baik mengenai interaksi antara hukum dan pengembangan pariwisata, serta membantu pembuat kebijakan dalam merumuskan strategi yang lebih efektif untuk mendukung pertumbuhan industri pariwisata di Surakarta.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,004

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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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