Keterlibatan Masyarakat dalam Mendukung Program Desa Wisata
Bibliographic record
Abstract
Kurang aktifnya Kelompok Sadar Wisata (Pokdarwis) menjadi suatu permasalahan yang terjadi pada beberapa desa wisata. Hal ini dapat mengakibatkan kurangnya keterlibatan masyarakat dan kurang maksimalnya manfaat yang didapatkan dalam mengelola desa wisata. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi produk wisata di desa wisata serta sejauh mana keterlibatan masyarakatnya dalam mendukung kegiatan pariwisata. Metode penelitian yang digunakan yaitu kualitatif deskriptif dengan fokus pada keterlibatan masyarakat dalam mendukung program desa wisata. Analisis yang digunakan untuk mengolah data hasil temuan adalah analisis Tourism Area Life Cycle (TALC) dan pemetaan pemangku kepentingan (stakeholders). Penelitian ini menunjukkan informasi seputar produk wisata serta keterlibatan masyarakat dalam mengolah produk yang sudah dimiliki, agar dapat mendukung jalannya desa wisata. Didapati juga kedudukan masyarakat dan Pokdarwis sebagai pemangku kepentingan berada pada posisi subjects yang mana memiliki kepentingan tinggi tetapi pengaruhnya rendah. Penelitian ini memberikan implikasi untuk meningkatkan keterlibatqan masyarakat dalam aktivitas pariwisata.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.008 |
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".