Analysis of Pentahelix Tourism Village for Ecotourism Development in Batu City, East Java
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
East Java Province, particularly Batu City, is a significant tourism hub offering opportunities for investment in artificial and ecological attractions.Batu City is adopting sustainable tourism through ecotourism, emphasizing environmental preservation, community empowerment, and socio-economic benefits.However, unplanned development of tourist villages can lead to negative impacts such as environmental damage and cultural erosion.Effective ecotourism management requires active community involvement and coordinated stakeholder efforts.This study examines the role of Pentahelix-comprising government, private sector, academia, media, and community-in developing sustainable ecotourism-based tourist villages.The research identifies key Pentahelix elements influencing this development.Data was collected through surveys, interviews, and observations involving village leaders, tourism community organizations, academics, media, and investors.The study utilized Interpretative Structural Modeling (ISM) for analysis, supported by Exsimpro software.ISM provided a systematic framework to prioritize and understand interactions among variables, offering actionable insights for stakeholders.Findings reveal that successful ecotourism development depends on five key variables: regulations and policies, research and development, private investment, community participation, and media reach.Clear rules, thorough research, private sector investment, active community involvement, and effective media strategies are crucial for optimizing sustainable ecotourism benefits and ensuring the growth of tourist villages.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle