PENGELOLAAN DESA WISATA DENGAN KONSEP GREEN ECONOMY DALAM UPAYA MENINGKATKAN PENDAPATAN EKONOMI MASYARAKAT
Bibliographic record
Abstract
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan mengevaluasi penerapan ekonomi hijau di pedesaan, khususnya di Kampung Galung, Desa Barania, Kec. Sinjai Barat, dan Kab. Sinjai. Ketika membangun sebuah desa wisata, peran dan masyarakat lokal dibutuhkan untuk setiap tahapan proses, termasuk perencanaan, pelaksanaan, dan penerapan praktis. Sebaliknya, Desa Barania menunjukkan kinerja yang baik dalam hal pengembangan perekonomian yang kuat, peraturan ramah sampah, dan perekonomian lokal yang stabil. Sederhananya, pekerjaan sosial yang dilakukan di Desa Wisata Barania, Kecamatan Sinjai Barat, Kabupaten Sinjai, mencakup penerapan rencana ekonomi lokal berkualitas tinggi untuk pengembangan usaha berskala luas dan sadar lingkungan. Penelitian ini merupakan penelitian berkualitas tinggi yang dilakukan di wilayah Desa Barania, Kecamatan Sinjai Barat, Kabupaten Sinjai. Teknik analisis yang digunakan meliputi wawancara, observasi, dan fokus group discussion (FGD) berwawasan pedesaan, fokus pendidikan, pendampingan, supervisi, dan catting. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa pemerintah desa Barania memiliki sumber daya yang tersedia untuk proyek-proyek seperti memfasilitasi tempat wisata, membangun jalan akses, dan inisiatif lainnya. Ada pula faktor pembatasnya, antara lain kemauan masyarakat untuk membangun desa ramah lingkungan dengan pertumbuhan ekonomi tinggi yang dapat meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan ekonomi masyarakat. Oleh karena itu, kegiatan ekonomi yang berkualitas harus dilakukan agar dapat memaksimalkan potensi lingkungan hidup yang ada di dalamnya serta memberikan dampak positif baik bagi lingkungan maupun masyarakat yang menghuninya. Penerapan konsep ekonomi hijau juga membutuhkan sinergi dalam berbagai tujuan bersama masyarakat, pemerintah dan unsur pendidikan.
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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.006 |
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".