Integrating the Role of Sports Associations in the Promotion of Sports and Recreation Tourism at the Destination Level: Creating a Partnering Framework for Kenya
Notice bibliographique
Résumé
In Kenya, tourism is the second most important earner of foreign exchange after agriculture. It has had a great impact in the direct employment of local population as well as in generating opportunities for other business activities such as accommodation, food service, transport, retail, and other auxiliary services. In the recent past, Kenya’s tourism has faced numerous challenges which may have slowed tourist arrivals and growth considerably. The challenges have been driven by climatic and environmental changes that maybe interfering with the ecosystem. Kenyan tourism faces significant challenges also from intense regional competition, political instability, poor governance, corruption, negative travel advisory by the governments of source markets, poor security at the destination, dilapidated infrastructure within the destination, poor product/ service innovation, and inadequate market and customer value perception of the destination. In this regard, a need to examine possible ways of reinvigorating and diversifying Kenya’s tourism offerings has emerged and one area that holds a great potential is Sports and Recreation tourism. This paper therefore carries out an exploratory assessment of the awareness of the members of the various sports associations regarding the significance of sports tourism to Kenya’s economy. Club representatives duly registered within ten selected sports associations that represent popular sports in Kenya were surveyed to achieve this objective. This research proposes an integrated approach to the creation of a partnering role amongst sports associations to help promote sports and recreation tourism in Kenya.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».