A Research On Local Administrators’ Thoughts About Region Tourism: Artvin - Arhavi Example
Notice bibliographique
Résumé
Çalışmanın amacı, Arhavi destinasyonunda faaliyet_x000D_ gösteren paydaşlardan olan yerel yöneticilerin yöre_x000D_ turizmi ile ilgili düşüncelerini belirlemek ve turizm endüstrisine olan katkılarını tespit etmektir. Doğu Karadeniz Bölgesi’nin eşsiz doğal, kültürel, tarihi ve turistik_x000D_ değerlere sahip Artvin ili Arhavi ilçesi yerel yöneticileri_x000D_ ile nitel araştırma yöntemi kapsamında yarı yapılandırılmış mülakat tekniği kullanılarak elde edilen veriler içerik_x000D_ analizi yoluyla değerlendirilmiştir. Araştırma sonuçlarına_x000D_ göre, Arhavi ilçesinde hizmet veren yerel yöneticilerin ve_x000D_ kurumlarının mevcut turizm faaliyetlerine katılımları ve_x000D_ turizm hareketlerine bakışlarının olumlu olduğu tespit_x000D_ edilmiştir. Diğer yandan, ilgili yönetici ve kurumların_x000D_ turizm endüstrisi ile ilgili faaliyetlerdeki eşgüdüm eksikliği belirlenmiş olup, var olan eksiklikler ve ilçe turizmi ile_x000D_ ilgili sorunlara çözüm önerileri getirilmeye çalışılmıştır._x000D_ Ayrıca, yerel paydaşlara, turizm işletmelerine ve araştırmacılara destinasyon ile ilgili araştırma önerileri sunulmuştur.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».