The Changing Distribution of Global Tourism: Evidence from Gini Coefficients and Markov Matrixes
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the global distribution of tourism arrivals over 1995–2008 to determine whether there is a pattern of concentration or dispersal of tourist arrivals at a global scale, and then predicts the possible future distribution of global tourists arrival based on changes in those years. The study employs Gini coefficients and a Markov matrix to international arrival data in 153 countries for the period between 1995 and 2008. The Gini coefficient is used to measure the dispersion of total inter- national tourist arrivals (ITA) in each country. Results show that the Gini coefficient has decreased over time (i.e., the distribution is gradually dispersed but the overall pattern remains unchanged). Using the same data, Markov matrix is used to predict the future distribution based on changes over the 14-year period. These results suggest future dispersion of international tourist arrivals would be somewhat different than it is today but the overall dominance of the leading countries (i.e., those with high arrival numbers) will continue. The implication is that the leading countries must develop strate- gies to continue to remain competitive, as other less visited countries make stronger efforts to pro- mote tourism to counterbalance the current imbalance in international arrivals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».