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Enregistrement W2102121218 · doi:10.1080/09669582.2013.785554

Research priorities in park tourism

2013· article· en· W2102121218 sur OpenAlexaff
Paul F.J. Eagles

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Tourism · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Park ServiceWorld Wildlife Fund
Mots-clésTourismSustainable tourismVisitor patternWork (physics)BusinessMandateEcotourismSustainabilityCorporate governanceTourism geographyPoliticsEnvironmental resource managementEnvironmental planningMarketingPolitical scienceEconomicsGeographyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Park tourism is a large and important activity on which a substantial body of research work has been published. This paper reviews that work in the light of the issues now faced by parks and park tourism, and argues that there are significant research gaps that urgently need additional work. The paper outlines 10 such areas, including: visitor use monitoring; park tourism economic impact monitoring; park finance; professional competencies for tourism management; building public support; visitor satisfaction; licenses, permits, leases, and concessions for tourism; pricing policies; management capacity; and park tourism governance. The paper suggests that work in these areas is so important that the long term political and social relevance, effective management and sustainable future of many parks and protected areas depend on the results. It points to the park creation phase being over after about 150 years of growth, and the need to move more effectively into the long-term management phase. A number of key questions arise. The numerous parks must fulfill their conservation mandate and they must be financially secure. They almost certainly must forge links to tourism, yet not be dominated by tourism's demands, creating, therefore, a new and sustainable research-based relationship.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,015
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,335 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations243
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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