Evaluating tourism potential: a SWOT analysis of the Western Negev, Israel
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SWOT (strengths, weaknesses, opportunities, and threats) analysis is a widely used method of evaluation employed in the business and planning worlds, including tourism planning, but there is little documentation on SWOT analysis in the academic tourism or geography literature.In this study SWOT analysis was applied more systematically in these areas, and rules for using it are suggested.The objective of this research is to show how SWOT analysis can be made more attractive, useful and accurate in research.This paper examines the current status and the potential of ecotourism in the Western Negev, in Southern Israel.The evaluation was conducted at the national, regional, and local levels using SWOT analysis.Data was gathered through field observation, interviews with decisions makers, and questionnaires distributed to the local population between the years 2000-2006.The findings relate to both the use of the SWOT technique as a research method and an evaluation concerning the tourism potential of the Western Negev.The findings relate to both the use of the SWOT technique as a research method and an evaluation concerning the tourism potential of the Western Negev.A simple diagram of the components of an enhanced SWOT analysis framework was developed, presented and used.It is suggested that this framework has wide applicability.The tourism industry is only in its infancy in the Western Negev, and thus this analysis can assist local decision makers by estimating the potential benefits and threats to their development.It is hoped that both academics and practioners would use the recommendations offered in the article for future research and for future development of the area.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle