The Changing Distribution of Global Tourism: Evidence from Gini Coefficients and Markov Matrixes
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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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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