Influence of Tourism Industry Development on the Regional Labour Market (on the Example of the Yaroslavl Region)
Notice bibliographique
Résumé
The decrease of employment level in the region and priority of developing tourism industry as a strategic factor of unemployment rate decrease are estimated in the article based on research of the current condition of Yaroslavl region labour market. It was determined that conditions of labour market and tourism industry of the Yaroslavl region are connected as complementary and interdependent functional areas. It was defined that tourism sphere has a multiplied positive effect on the employment level in the region due to increase of its functioning scope caused by relatively high shares of unoccupied population in the region. The basic development trends of the tourism industry in the Yaroslavl region characterised by positive development of a tourist infrastructure, improved quality, and outreach of services range, increase of tourist inflow in the region were designated in the research. It was found out that availability of various tourist resources in the Yaroslavl region creates conditions for many kinds of tourism: cultural and informative, cruise, medical and secondary wellness, business and event, ecological and adventure, as well as rural tourism. Taking into account results of research of the main regional features and potential, groups of development potential of the tourism industry in the Yaroslavl region were determined. Such groups include natural and geographical, culture-historical, professional and demographic, social and economic, material and technical, and economic-political potentials. The main destabilising factors of development of the regional tourism market as the base for increase of employment level in the region were summarized, and the complex of conceptual recommendations for creation of favourable conditions for formation of development potential was proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».