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Enregistrement W4408299537 · doi:10.5614/jpwk.2024.35.3.3

Evaluating Policy Environment for Community-based Rural Tourism: Multi-Actor Perspectives in Tourism Value Chain

2025· article· en· W4408299537 sur OpenAlexfundno aff
Yoan Adi Wibowo Sutomo, Corinthias P. M. Sianipar, Kenichiro Onitsuka, Satoshi Hoshino

Notice bibliographique

RevueJournal of Regional and City Planning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésTourismRural tourismValue (mathematics)BusinessEnvironmental economicsRegional scienceTourism geographyGeographyEconomicsMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tourism policies are essential in the development of community-based rural tourism (CBRT). In practice, their implementation requires a favorable policy environment. However, the CBRT literature has not investigated the policy environment and the holistic interactions between government-community relations, inter-agency coordination, and other complex challenges relevant to CBRT policies. Involving multiple CBRT actors, this study aimed to evaluate the policy environment in the development, implementation, and evaluation of CBRT-related policies. Using Tourism Value Chain (TVC) as the conceptual framework and considering the aspects of Tourism Value Webs (TVW), this research employed qualitative interviews with government officers. In addition, this study included archival research on policy documents and questionnaire surveys among community members in multiple case studies as an added triangulation. The case studies involved 49 tourism villages in Sleman Regency, Yogyakarta, Indonesia. The regency has embraced the community-based tourism (CBT) concept for rural development by creating tourism villages. Multiple institutions in the regency work with academia and the business sector in support of the communities in developing tourism villages, forming a multiple helix structure. Despite some limitations in the policy documents, the main stakeholders in Sleman Regency can organically coordinate and cooperate to take care of all TVC phases, implying their commitment and consciousness to achieve self-reliance in CBRT development. These findings imply that the policy environment for CBRT policies is dynamic. It thus requires all stakeholders to conduct a more proactive and adaptive approach to policy evaluation, enabling enhanced support for the long-term success and sustainability of CBRT initiatives.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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