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Enregistrement W4416689795 · doi:10.54082/jupin.1927

Model Perencanaan Tata Ruang Partisipatif untuk Pengembangan Heritage Education Tourism di Situs Cagar Budaya Kota Kapur Kabupaten Bangka

2025· article· W4416689795 sur OpenAlexaff
Korri Rakasiwi, Arif Rahman, Lidiya Pratiwi, Muhammad Paisal

Notice bibliographique

RevueJurnal Penelitian Inovatif · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Center (category theory)Cultural heritage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Situs Cagar Budaya Kota Kapur di Kabupaten Bangka memiliki nilai historis tinggi sebagai pusat peradaban Sriwijaya, namun pengelolaannya masih menghadapi masalah serius seperti alih fungsi lahan, infrastruktur terbatas, dan rendahnya partisipasi masyarakat. Penelitian ini bertujuan merumuskan model perencanaan tata ruang berbasis zonasi partisipatif untuk mendukung pengembangan heritage education tourism. Metode yang digunakan adalah kualitatif deskriptif melalui observasi, wawancara, diskusi kelompok, serta telaah dokumen regulasi dan literatur. Analisis SWOT dan pendekatan spasial digunakan untuk mengidentifikasi potensi, kendala, serta penyusunan zonasi sesuai prinsip pelestarian, edukasi, dan pemberdayaan masyarakat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa delineasi empat zona yaitu zona inti, zona penyangga, zona pengembangan, dan zona penunjang dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan ruang. Selain itu, integrasi UMKM lokal (lidi nipah, madu kelulut/pelawan, dan kerang darah) dalam zona penunjang membuka peluang pemberdayaan ekonomi yang memperkuat partisipasi masyarakat. Kebaruan (novelty) penelitian ini terletak pada pengembangan model tata ruang partisipatif yang menggabungkan konservasi sejarah, fungsi edukatif, dan ekonomi kreatif masyarakat di kawasan cagar budaya pulau kecil. Secara teoretis, penelitian ini memperkaya literatur heritage planning dengan pendekatan spasial-edukatif-partisipatif, sedangkan secara praktis memberikan rekomendasi kebijakan untuk mewujudkan pengelolaan cagar budaya yang inklusif, adaptif, dan berkelanjutan.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,284 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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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