Exploring the Potential of Digital Platform-Based Tourism Markets Towards International Tourism Markets to Realize the Green Economy Concept
Notice bibliographique
Résumé
The tourism industry is a rapidly growing economic sector, especially in the digital era, where digital platforms play a significant role in expanding market reach.This study aims to explore the potential of digital platform-based tourism markets in increasing international tourism and promoting the concept of green economy in Central Buton and South Buton, Indonesia.This study uses a qualitative approach with triangulation analysis and SWOT analysis.Data were collected through observation, document analysis, surveys, and interviews with 63 respondents from Central Buton and South Buton.Triangulation content analysis was conducted to verify the validity of the data and identify patterns and relationships between relevant variables.The findings of the study indicate that digital platforms play a significant role in expanding the tourism market by increasing accessibility, promotion effectiveness, and service efficiency.Digitalization also supports economic sustainability by creating local jobs, optimizing tourism revenues, and encouraging environmentally friendly tourism practices.However, there are challenges in the form of limited infrastructure, low digital literacy among local stakeholders, and lack of regulatory support.To address these challenges, this study recommends strategic interventions, such as enhancing digital literacy programs, investing in tourism infrastructure, and developing policies that integrate digital marketing with sustainable tourism principles.By effectively utilizing digital platforms, the tourism industry in Central Buton and South Buton can improve its global competitiveness while supporting sustainable development goals.This study is limited to the Central Buton and South Buton regions, so the results may not be fully applicable to other tourism destinations in Indonesia.Future research can expand the scope by examining the implementation of digital strategies in other tourism destinations that have similar challenges and further explore the impact of green economy policies on tourism management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».