PEMBERDAYAAN MASYARAKAT MELALUI PENGEMBANGAN DESA WISATA (STUDI KASUS: DESA TETEBATU, KECAMATAN SIKUR, LOMBOK TIMUR)
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi bentuk pemberdayaan masyarakat dalam pengembangan Desa Wisata Tetebatu. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif, teknik pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan observasi, wawancara, dan dokumentasi. Kemudian setelah data terkumpul baik itu data primer dan sekunder, selanjutnya akan dilakukan analisis data menggunakan teknik analisis data model Miles dan Huberman yang terdiri dari data reduction (reduksi data), data display (penyajian data), dan conclusion drawing / verification (penarikan kesimpulan / verifikasi). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberdayaan masyarakat dalam pengembangan Desa Wisata Tetebatu dilakukan melalui berbagai bentuk kegiatan seperti pendampingan yang terdiri dari (pelatihan bahasa inggris, pelatihan tata kelola homestay, pelatihan pengolahan sampah (ecobrick), pelatihan tour guide dan porter, dan pelatihan untuk membuka kelas memasak (cooking class)), pembangunan sarana dan prasarana, serta pembentukan organisasi desa wisata yaitu Kelompok Sadar Wisata (Pokdarwis). Hal ini turut berperan penting dalam memberikan kontribusi besar pada peningkatan partisipasi dan kesejahteraan masyarakat setempat. Dengan pemberdayaan ini, masyarakat dapat memperoleh kemandirian ekonomi, melestarikan lingkungan, dan memperkuat budaya lokal. Pada akhirnya, hal ini akan mendorong pariwisata berkelanjutan yang berbasiskan masyarakat.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,005 |
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 ».