Testing the Implications of an Integrated Rural Tourism Framework for the Niagara Wine Region
Notice bibliographique
Résumé
Tourism, in general, can contribute to and integrate with rural economies for rural development through industry associations and community participation (Saxena et al., 2007), as well as act as a storehouse for “natural and historical heritage” (Lane, 1994, p. 103). As realization that tourism can benefit local areas increases, so too has the discussion around tourism as a tool for rural areas. In 2007, building on the concept of Integrated Rural Development (IRD), Saxena et al. first discussed the concept of Integrated Rural Tourism (IRT). IRT was suggested as an approach to understanding the complexities of rural tourism through an examination of seven components (networking, scale, endogeneity, sustainability, embeddedness, complementarity, and empowerment), and as a means for exploring the ability of tourism to produce benefits for the rural area. \n \nIn the past, IRT has been used to examine how tourism has aided rural development in Europe and the US; however, its use in Canada, and more specifically the Niagara Peninsula, has yet to be realized. Using the Niagara Peninsula Appellation (NPA), the largest wine region in Ontario and Canada, as the case study, this project involved interviewing 17 wineries and five industry associations, in an attempt to answer two specific questions: (1) how does the wine industry and wine tourism aid in the development of Niagara’s rural area using the IRT concept, and (2) how can IRT aid in rural development through direct, experiential, conservation, development, and synergistic benefits. \n \nWhile there is still work to be done to improve upon tourism’s positive impacts in Niagara and its peripheral rural areas more generally, this dissertation has found that wine tourism has produced direct, experiential, conservational, and synergistic benefits for the Niagara Region. While there were also some developmental benefits, there is greater need for community engagement and improved industry synergy. \n \nFurthermore, this dissertation has found that the concept of IRT provides a reasonable framework through which to analyze the ability of wine tourism to benefit rural areas, although the addition of a focus on the marketing efforts and future goals of the area are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».