Stakeholder collaboration: A means to the success of rural tourism destinations? A critical evaluation of the existence of stakeholder collaboration within the Mournes, Northern Ireland
Notice bibliographique
Résumé
Tourism has long been pursued by governments as a means of development in rural areas. Negatively, rural areas have certain characteristics that inhibit their ability to achieve the full benefits of tourism. Consequently, many rural tourism destinations to date have found that the benefits to be gained are over-stated. Stakeholder collaboration has been deemed critical for the success of sustainable tourism. In fact, in the context of rural tourism destinations stakeholder collaboration can be particularly advantageous in addressing specific factors relevant to rural tourism destinations that may inhibit the success of the destination. However, successful attempts to implement stakeholder collaboration have been limited. A growing body of literature reveals that successful stakeholder collaboration relies on numerous elements, which have to be incorporated for the success of the process. The paper reveals how simply attempting to implement stakeholder collaboration is not enough for its success, instead various components need to be incorporated throughout the continuous process, in particular attention is paid to establishing trust across the various stakeholder group.
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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 | 0,058 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,019 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».