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Enregistrement W2626761595 · doi:10.6000/1929-7092.2017.06.30

Ecotourism Impacts on the Economy, Society and Environment of Thailand

2017· article· en· W2626761595 sur OpenAlexvenueno aff
Aswin Sangpikul

Notice bibliographique

RevueJournal of Reviews on Global Economics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcotourismTourismBusinessNatural resource economicsEconomyEconomicsDevelopment economicsGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the past decade, there have been a number of ecotourism studies in various disciplines to provide a knowledge foundation for sustainable tourism development. However, most prior studies have examined the contributions of the ecotourism destinations in the economic and/or environmental dimensions. Little research has investigated the contributions of the ecotourism businesses in terms of business practices and their products to the three dimensions of sustainable development. This paper examines how ecotourism tour operators and their guided tours contribute to the development of economic, social and environmental dimensions at ecotourism sites and local communities. Data were collected from ecotourism tour operators through the interview and observation methods, and the contents were analyzed in accordance with ecotourism concepts and principles. The paper reveals that the practices of tour operators and their guided tours contributed economic, social, and environmental benefits to the ecotourism destinations and local communities. Interestingly, this paper finds that the length (duration) and types of guided tours had different contributions and impacts on the three dimensions of sustainability. In particular, guided tours with a local visit contribute greater economic and social benefits to the local areas than tours without a local visit. Recommendations are provided to promote responsible ecotourism business.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations41
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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