ANALISIS PENERAPAN COMMUNITY BASED TOURISM (CBT) DI DESA WISATA MEKARSARI, KABUPATEN BANDUNG
Bibliographic record
Abstract
Community-Based Tourism (CBT) merupakan konsep yang diarahkan untuk diterapkan pada Desa Mekarsari untuk pengembangan desa wisatanya, karena kegiatannya yang mendukung cara hidup masyarakat lokal dan upaya mereka untuk mencapai kesejahteraan. Oleh sebab itu, penelitian ini mengkaji implementasi CBT di desa ini sehingga dapat memberikan wawasan untuk pengembangan pariwisata berkelanjutan. Metode dalam penelitian ini menggunakan studi lapangan dan wawancara dengan Staff Pelayanan Kantor Desa, Ketua Desa, Penggiat Pemuda dan Kelompok Sadar Wisata Desa Wisata Mekarsari, dimana data yang terkumpul dianalisis dengan menggunakan pendekatan kualitatif dan interpretatif. Temuan menunjukkan bahwa CBT di Desa Wisata Mekarsari masih dalam tahap pengembangan dan memiliki potensi yang baik dengan keberagaman alam dan komoditas unggulan seperti teh, kopi, dan susu sapi. Namun, terdapat hambatan dalam pengembangan pariwisata berbasis masyarakat, seperti keterbatasan sumber daya manusia dan kurangnya kerja sama antara pengelola objek wisata dan pemangku kepentingan. Untuk mengatasi ini, diperlukan investasi dalam pelatihan dan pengembangan kapasitas masyarakat serta membangun kemitraan antara pemangku kepentingan untuk mencapai pertumbuhan pariwisata yang optimal dan memastikan manfaat ekonomi dirasakan oleh masyarakat setempat.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".