Economic Valuation of Sustainable Lake Tourism at Lake Maninjau, Indonesia: A Combined CVM and TCM Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Lake-based tourism provides significant recreational and ecological services but faces environmental pressures that threaten long-term sustainability.Lake Maninjau in West Sumatra exemplifies this tension between tourism development and environmental degradation from intensive aquaculture.This study estimated the economic value of sustainable lake tourism at Lake Maninjau using integrated valuation methods to inform sustainable development strategies.A mixed-method approach combined Contingent Valuation Method (CVM) and Travel Cost Method (TCM), with 397 visitors surveyed between July and August 2025.Logistic regression analyzed willingness to pay determinants, while Poisson regression estimated recreational demand.71.3% of visitors expressed willingness to pay for conservation, with mean WTP of IDR 23,500 per visitor (CVM) and consumer surplus of IDR 55,000 per visit (TCM), yielding annual recreational values of IDR 1.37-3.21billion.Income, education, environmental perceptions, and visit frequency significantly influenced WTP.The dual-method approach revealed substantial economic potential for sustainable tourism, with revealed preferences (TCM) exceeding stated preferences (CVM).Tourism can provide viable economic alternatives to environmentally harmful practices, but requires transparent governance and community participation to ensure sustainable development outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».