Strategi Pengembangan Pariwisata Kawasan Geopark Meratus Provinsi Kalimantan Selatan, Studi Kasus: Kecamatan Piani Kabupaten Tapin
Notice bibliographique
Résumé
Tourism has an important role in regional development. Tapin Regency in particular is part of the Meratus geopark because it is traversed by the Meratus mountainous landscape with geosites spread across parts of Piani District. This research examines the strategies and potential of new tourist destinations in the Meratus geopark lanskap. The results of the study show that the community supports tourism development in the Meratus Geopark area, especially if it is developed and focused on Piani District. Supported tourism is the organization of cultural events and the development of tourist attractions along the Meratus geopark route in Piani District. Nine new tourist locations were found that have the potential to become new tourist destinations in the region. In order for the Meratus geopark to be sustainable, the Regional Government must prioritize building access roads to tourist attractions, growing micro, small and medium enterprises and creating local specialty products, as well as increasing tourism cooperation with CSR. This strategy will have an impact on regional development, in the main to accelerate the development of the Meratus Geopark, Piani District, as a connecting route between strategic tourism areas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».