Implementing Sustainable Beach Tourism Management Framework for the Royal Coast Cluster, Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Beach tourism is one of the tourism models that most partners realize to manage to its sustainability. Integration of thoughts for various sectors was also needed for a walk to success. This research, thus, sought for ways to investigate for proper beach tourism management model with certain component. Testing will be implemented in area along the gulf of Thailand which is known by the name “The Royal Coast”. The mixed-methods design was employed for the study: focus group (n=88), policy meeting (n=29) and questionnaire (n=800). Both host whose stakeholders in public and privates business in the beach area and communities and guests or tourists were asked and discussed. The results from the confirmatory factor analysis (CFA) indicated that six components were the significant factors for sustainable beach management, yielding Chi-square =10.870 Chi-square/df = 1.812, df = 6, p = 0.092, GFI = 0.996, CFI = 0.993, RMR = 0.008, RMSEA = 0.032. The sustainable beach tourism included six components of management on marketing and promotion management, tourist attraction management, participation management, environmental, cultural and education management, process, plan and policy management and personnel management respectively. All six components was assigned and implemented for testing in sustaining beach tourism management on the Royal Coast.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».