KEBIJAKAN TRAVEL WARNING AUSTRALIA DAN PENGARUHNYA TERHADAP MINAT KUNJUNGAN WISATAWAN AUSTRALIA DI BALI PERIODE 2002-2015
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini berangkat dari permasalahan terjadinya peningkatan kunjungan \nwisatawan Australia ke Indonesia khususnya Bali meskipun pemerintah Australia \nmasih memberlakukan kebijakan travel warning. Hal ini menjadi problematik ketika \nmelihat fakta bahwa walaupun Australia masih memberlakukan kebijakan travel \nwarning bagi warga negaranya untuk melakukan kunjungan wisata ke Indonesia, \njustru sebaliknya memperlihatkan peningkatan kunjungan wisatawan ke Indonesia. \nOleh karena itu, penelitian ini bersifat deskriptif eksplanatif dengan tujuan mengkaji \ndan menggali berbagai faktor yang berhubungan dengan kebijakan travel warning \nAustralia terhadap Indonesia yang mempengaruhi tingkat kunjungan wisatawannya \nke Indonesia khususnya di Bali. Peneliti beragumen bahwa travel warning \nmerupakan wujud persepsi ancaman tersendiri bagi pemerintah Australia dan \nmasyarakat Australia di Indonesia. Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan \ndata sekunder. Data primer dengan wawancara langsung dengan pemangku jabatan \nKonsulat Jenderal Australia di Bali dan Dinas Pariwisata Provinsi Bali, serta \nwisatawan Australia di Bali. Data yang telah terkumpul dianalisis dengan \nmendapakan hasil bahwa masyarakat Australia memiliki opini publik tersendiri yang \nbekembang dalam memandang kebijakan travel warning yang dikeluarkan \npemerintahnya.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».