PENINGKATAN KAPASITAS KELOMPOK SADAR WISATA BERBASIS COMMUNITY BASED TOURISM DI NAGARI SITAPA KECAMATAN LUAK KABUPATEN LIMA PULUH KOTA
Bibliographic record
Abstract
Pariwisata merupakan salah satu sektor yang menyumbang terhadap pendapatan sebuah daerah. Kegiatan kepariwisataan bukan hanya memberikan dampak positif bagi objek wisatanya saja, tetapi hal ini akan terkait dengan sektor-sektor lain pendukung pariwisata (akomodasi, kuliner dan penyedia jasa lainnya). Salah satu Nagari/ desa yang mulai mengembangkan pariwisata di Sumatra Barat adalah Nagari Sikabu-kabu Tanjung Haro Padang Panjang (SITAPA), Kecamatan Luak, Kabupaten Limapuluh Kota yang terkenal dengan wisata alamnya seperti Panorama Alam Talang dan Kayu Kolek. Perkembangan objek wisata ini juga tidak lepas dari peran kelompok sadar wisata (pokdarwis) setempat dan kelompok berkepentingan lainnya. Adapun tujuan dalam kegiatan ini yaitu untuk meningkatkan kapasitas kelompok sadar wisata di bidang pengelolaan wisata di Nagari Sitapa dengan menggunakan metode pendekatan Community Based Tourism (CBT) dan sasarannya diberikan kepada Kelompok Sadar Wisata. Dengan diterapkannya CBT dalam pengembangan pariwisata, diharapkan masyarakat dan pihak-pihak berkepentingan lainnya tetap dapat mengembangkan sektor pariwisata tanpa banyak merubah keadaan lingkungan yang sudah ada dan menjamin objek wisata tetap alami tanpa banyak melakukan perubahan-perubahan yang akan menyebabkan kerusakan pada lingkungan sekitarnya. Beberapa strategi yang dapat dilaksanakan adalah dengan memaksimalkan potensi-potensi alam seperti menyediakan outbound dan camping ground, serta mempersiapkan industri pendukung (UMKM) untuk dapat memberikan eduwisata kepada para wisatawan.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.069 | 0.012 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".