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Enregistrement W4408151945 · doi:10.22487/jpwkt.v1i1.4

Strategi Manajemen Pengembangan Taman Hutan Raya Kapopo Sebagai Ruang Terbuka Hijau Publik Kabupaten Sigi

2022· article· id· W4408151945 sur OpenAlexaff
Noviana Talantan Noviana Talantan, Iwan Setiawan Basri, Ardiansyah Winarta Ardiansyah Winarta, Rosmiaty Arifin

Notice bibliographique

RevueJurnal PeWeKa Tadulako · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taman Hutan Raya (Tahura) Kapopo Kabupaten Sigi dengan beraneka ragam potensi yang dapat dikembangkan. Tahura Kapopo selain sebagai kawasan konservasi, sebagian kawasannya dimanfaatkan sebagai wisata alam berupa ruang terbuka hijau publik yang dapat diakses masyarakat umum. Keberadaan Tahura Kapopo belum berkembang dengan baik serta banyak diketahui oleh masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana strategi pengelolaan atau manajemen pengembangan Tahura Kapopo sebagai tempat wisata alam ruang terbuka hijau publik. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif deskriptif yang selanjutnya dianalisis melalui teknik SWOT. Hasil penelitian menghasilkan strategi manajemen; 1) meningkatkan dukungan dan peran pemerintah, 2) pelestarian sumber daya alam dan ekosistem, 3) memanfaatkan kerjasama guna meningkatkan kembali citra Tahura Kapopo, 4) meningkatkan kualitas dan wahana wisata, 5) alokasi dana anggaran yang cukup, 6) meningkatkan aksesibilitas serta ketersediaan angkutan umum, 7) meningkatkan kualitas SDM pengelola dan masyarakat sekitar, 8) menegakkan aturan dan pemberian sanksi bagi yang melanggar, 9) pembagian zonasi fungsi lahan yakni untuk kawasan konservasi hutan flora dan fauna dan areal ruang terbuka hijau publik (area wisata), 10) menyiapkan regulasi sektoral serta dokumen teknis lainnya terkait pengembangan Tahura Kapopo, 11) diperlukan pengawasan baik serta evaluasi secara berkala yang hasil menjadi bahan pertimbangan dalam rangka pengembangan, serta 12) meningkatkan koordinasi dengan aparat keamanan menunjang keamanan kawasan dan sekitarnya

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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