Tourist Carrying Capacity Measures: Crowding Syndrome in the Caribbean
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Notice bibliographique
Résumé
International tourism is increasing at an unprecedented rate. Understanding the variety of national and local impacts of this increase is of importance to a growing number of governments. Butler's resort cycle model (1974 Butler, R. W. 1974. “Problems in the prediction of tourist development: A theoretical approach”. In Studies in the Geography of Tourism, Edited by: Matznetter, J. 49–64. Institute for Economics and Social Geography Frankfurter Wirtschafts-Und. Sozialgeographische Schriften 17. [Google Scholar], 1980 Butler, R. W. 1980. The concept of a tourist area cycle of evolution: Implications for management of resources. The Canadian Geographer, 24: 5–12. [Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar],; 1991) Butler, R. W. 1991. The resort cycle revisited—A decade of discussion. Paper presented at the Annual Meeting of the Association of American Geographers. 1991, Miami, Florida. [Google Scholar] provides for several long-term possibilities as to the relationship between crowding and growth. McElroy, de Albuquerque, and Dioguardi (1993) McElroy, J. L., de Albuquerque, K. and Dioguardi, A. 1993. Applying the tourist destination life-cycle model to small Caribbean and Pacific islands. World Travel and Tourism Review, 3: 236–44. [Google Scholar] focus on one of those possibilities. Specifically, using their penetration ratio, they predict that as tourist crowding continues for a group of Caribbean islands, the appeal of these islands decreases in the eyes of potential tourists and that, as time increases, the growth rate of the affected islands, actually decreases. Our article indicates that such a simple, straight-line relationship between increased crowding and a decrease in the rate of change may not be inevitable; indeed, diseconomies of scale may be avoided. The use of a curvilinear regression function reveals how both positive and negative scale economies existed in the Caribbean during the years 1992 through 1996.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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