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Enregistrement W4412779810 · doi:10.20961/region.v20i2.92808

Arahan pengembangan Objek Daya Tarik Wisata Kebun Teh Jamus Kecamatan Sine Kabupaten Ngawi

2025· article· id· W4412779810 sur OpenAlexaff
Muhammad Fikri Khoirudin, Lilis Sri Mulyawati, Novida Waskitaningsih

Notice bibliographique

RevueRegion Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSineMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p dir="ltr"><span>Objek Wisata Kebun Teh Jamus yang terletak di Kabupaten Ngawi, Jawa Timur, memiliki potensi besar sebagai destinasi wisata unggulan. Namun, beberapa masalah seperti pengelolaan yang belum optimal dan persaingan yang semakin ketat menghambat perkembangannya. Studi ini bertujuan untuk merumuskan arahan pengembangan objek wisata ini dengan menganalisis kondisi terkini, potensi, dan kendala yang ada. Studi ini menggunakan metode deskriptif dan analisis Delphi dengan data yang dikumpulkan dari wisatawan, masyarakat sekitar, dan para ahli. Hasil studi menunjukkan bahwa Kebun Teh Jamus memiliki daya tarik wisata alam yang kuat, terutama pemandangan kebun teh yang indah dan asri, serta wisata buatan seperti Sumber Lanang dan kolam renang. Namun, beberapa masalah perlu diperhatikan, seperti kebersihan atraksi, variasi makanan dan oleh-oleh, serta kualitas akses jalan. Temuan menunjukkan pentingnya perbaikan dan penambahan fasilitas, peningkatan kualitas sarana dan prasarana, perbaikan aksesibilitas, promosi yang lebih efektif, serta peningkatan kesadaran masyarakat terkait kebersihan. Intervensi terhadap hal-hal tersebut dapat mendorong Kebun Teh Jamus menjadi destinasi wisata yang lebih menarik, berkelanjutan, dan memberikan manfaat ekonomi bagi masyarakat sekitar. </span></p>

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,271 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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