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Enregistrement W2523814990 · doi:10.2495/sdp-v11-n3-447-457

Promoting sustainable development through fisheries-related tourism experiences. Benefits from the integration between fisheries and tourism in venetian coastal areas

2016· article· en· W2523814990 sur OpenAlexvenueno aff
Sabrina Meneghello, Erica Mingotto

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCruise Tourism Development and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismFisherySustainable developmentBusinessSustainable tourismEnvironmental planningFisheries managementEnvironmental resource managementGeographyNatural resource economicsEnvironmental scienceFishingEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fisheries-related tourism is developing in several European coastal regions as a product that, by linking fisheries to tourism, can be an answer both to the need to develop innovative tourism products and to the priority to find new sources of income for profitable and more sustainable fisheries.The paper discusses the main findings of a research project carried out by the authors about the potentials of pescatourism along Venetian coasts in Italy.It focusses on the opportunities coming from pesca-tourism in terms of additional income for fishermen, economic benefits on the destination due to new tourists' spending, improvement in the quality of life and awareness about ecosystems' fragility and sustainable development.In particular, the paper shows pesca-tourism potential for the area in the medium-long term, provided that a win-win cooperation is established among local stakeholders, tourism operators and fishermen.According to the findings, fisheries-related tourism represents a way of differentiating tourism products, by promoting a broader territorial experience with a positive economic return on various public and private players, together with a more sustainable approach towards tourism and fisheries development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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