Pelatihan Pemanfaatan Teknologi Drone dalam Pembuatan Video Promosi Wisata sebagai Optimalisasi Pengembangan Potensi Desa Wisata Kreatif Terong
Notice bibliographique
Résumé
Desa Wisata Kreatif Terong is beginning to be recognized by all parties as one of the pioneering tourism villages that "dares" in showing its identity, daring to introduce its local wisdom and daring to carry out new innovations to support the growth of Belitung Island tourism. However, the development of the village faces various challenges, including a lack of public understanding of tourism management and minimal access to relevant training. One of the needs for tourism village managers that must be present in tourism management is the creation of content to promote their tourism, so training is needed in the use of drone technology as an effort to optimize the development of tourism village potential packaged in the form of community service activities. This activity was attended by 20 participants consisting of members of the Tourism Awareness Group of Terong Village and Keciput Village, Sijuk District, Belitung Regency. This activity has produced several outputs, namely successfully increasing the knowledge and skills of the community in operating drones, creating a local creative team ready to play a role in creating promotional content on an ongoing basis, and strengthening the collaborative network between universities and the village government. For the sustainability of the program, it is recommended that similar training activities be carried out periodically with a wider scope of material, such as professional video editing techniques, digital marketing, and tourism social media 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 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 ».