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Enregistrement W4417106875 · doi:10.29300/mjppm.v14i2.9319

Pelatihan Pemanfaatan Teknologi Drone dalam Pembuatan Video Promosi Wisata sebagai Optimalisasi Pengembangan Potensi Desa Wisata Kreatif Terong

2025· article· W4417106875 sur OpenAlexaff
Dwi Rizka Zulkia, Fahri Setiawan, Padlun Fauzi, Razan Aldi Maulana, Zulvi Febriansha

Notice bibliographique

RevueManhaj Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueWetland Management and Conservation
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismScope (computer science)Service (business)SustainabilitySocial mediaDroneCommunity service

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,002
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, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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