CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ ỦNG HỘ CỦA NGƯỜI DÂN ĐỊA PHƯƠNG TRONG VIỆC THỰC HIỆN CÁC DỰ ÁN DU LỊCH TẠI KHU PHỐ CỔ BAO VINH, HUẾ
Bibliographic record
Abstract
Để du lịch thật sự phát triển bền vững, nhất thiết cần sự ủng hộ của cộng đồng địa phương trong phát triển du lịch cũng như trong việc thực hiện các dự án du lịch tại một địa phương. Nghiên cứu này nhằm mục đích xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sự ủng hộ của người dân trong việc thực hiện các dự án du lịch thông qua việc thu thập ý kiến đánh giá của 140 người dân đang sinh sống tại khu vực phố cổ Bao Vinh. Các phương pháp kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố (EFA) và mô hình hồi quy tuyến tính đa biến được sử dụng trong nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu cho thấy, có 3 yếu tố ảnh hưởng đến sự ủng hộ của người dân bao gồm: i. Lợi ích từ việc thực hiện dự án quy hoạch du lịch; ii. Sự gắn bó của cộng đồng với địa phương; iii. Mức độ tham gia hiện tại. Từ kết quả đó, nhóm tác giả đề xuất một số giải pháp nhằm đẩy mạnh sự đồng thuận của người dân địa phương đối với việc thực hiện các dự án du lịch tại khu vực phố cổ Bao Vinh trong thời gian tới.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.005 |
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".