Peningkatan Kompetensi Pekerja Pariwisata di Desa Wisata Pagerharjo, Kabupaten Kulonprogo, Yogyakarta
Bibliographic record
Abstract
Pengembangan super prioritas 2019 menjadi 5 kawasan Destinasi dan kawasan Borobudur masih dalam prioritas untuk dikembangkan. Arahan pengembangan Kawasan Destinasi super prioritas yang dicanangkan oleh Pemerintah salah satunya yaitu bagaimana penigkatan kompetensi SDM Pariwisata yang berdaya saing. Hal tersebut didasari dari berbagai kajian Nasional yang melibatkan banyak pakar bahwa titik lemah perkembangan Pariwisata di Indonesia yaitu SDM. Pada Global Talent Competitiveness Indeks (GTCI) 2018 yang dikeluarkan oleh INSEAD Indonesia berada diperingkat 77 dari 144 Negara. Penelitian ini dilakukan guna dapat peningkatan Kompetensi para pekerja Pariwisata sesuai dengan kebutuhan Industri Pariwisata yang ada dan siap berdaya saing secara Nasional maupun Internasional. Arah pengembangan Desa Wisata Pagerharjo adalah untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Visi desa wisata memiliki peranyangstrategissebagaibingkaiyang mempersatukanlangkah semua pemangku kepentingan yang terlibat untuk berkolaborasi, bersinergi dalam mengelola desa wisata. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Metode Penelitian Kualitatif Deskriptif dengan mewawancarai berbagai pemangku kepentingan kunci dalam peningkatan Kompetensi para pekerjanya. Pada penelitian ini para pekerja Pariwisata umumnya masih sangat jauh dari kata kesiapan secara kompetensi bidang pekerjaannya.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.083 | 0.017 |
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".