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Enregistrement W2073299662 · doi:10.1111/j.1467-8330.2009.00696.x

Benevolent and Benign? Using Environmental Justice to Investigate Waste‐related Impacts of Ecotourism in Destination Communities

2009· article· en· W2073299662 sur OpenAlex
Zoë A. Meletis, Lisa M. Campbell

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAntipode · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Cape TownUniversity of Cambridge
Mots-clésEcotourismTourismDiversification (marketing strategy)Service (business)HospitalityBusinessEnvironmental justiceEnvironmental planningEnvironmental resource managementMarketingPolitical scienceGeographyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: We contribute to the diversification of environmental justice (EJ) by using it to frame ecotourism‐related solid waste management problems. Ecotourism is a service industry portrayed as benevolent (providing benefits), and benign (reducing negative impacts). We propose four characteristics shared by ecotourism‐based communities in the Global South and communities struggling with more conventional EJ conflicts. We apply these characteristics to the solid waste crisis in Tortuguero, Costa Rica, a renowned ecotourism destination. First, we show that, despite their general absences from the EJ literature, service industries such as tourism and hospitality can create environmental injustices that disproportionately impact certain types of communities. Second, we highlight the roles of location and socio‐economic marginality in siting ecotourism development, in complicating related environmental impact management, and in limiting local abilities to respond to environmental management shortcomings. Third, we provide an example of opportunities to introduce EJ concepts and theory into the study of tourism.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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