Governmentality in Management of Coastal and Border Areas Based on Blue Economy in Riau Province
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to analyze the role of the concept of governmentality in the blue economybased governance of coastal and border areas in Riau Province to support economic sustainability and conservation of coastal resources.This research uses a qualitative method with an exploratory approach.Data collection techniques involve interviews with key informants and documentation, which is then analyzed using NVivo 12 Plus software to identify patterns of findings.This study shows that clear government visibility, adequate technical aspects, a rational basis for policy, and the formation of community identity are key factors in the blue economy-based management of coastal and border areas in Riau Province.Clarity of the government's role in managing coastal areas, including transparency in planning and implementing policies, increasing coordination between institutions, and strengthening community participation in maintaining the sustainability of coastal ecosystems.Adequate technical aspects, such as preparing sustainable Regional Spatial Planning (RTRW) and applying data-based technology, enable effective monitoring and evaluation of conservation programs.The rational basis for policies that prioritize the social welfare of coastal communities, the sustainability of the blue economy, and environmental conservation provides clear direction in the efficient management of natural resources.In addition, identity formation that involves education and digital literacy for coastal communities strengthens their capacity to adapt to change and supports the success of blue economy-based policies.Implementation of policies involving several sectors, such as fisheries, tourism, and industry, is also expected to reduce potential conflicts over space use, ensure more sustainable management, and encourage inclusive economic development in coastal and border areas of Riau Province.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».