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Enregistrement W2626819450 · doi:10.1080/09669582.2017.1314485

Fringe stakeholder engagement in protected area tourism planning: inviting immigrants to the sustainability conversation

2017· article· en· W2626819450 sur OpenAlexafffundabout
Anahita Khazaei, Statia Elliot, Marion Joppe

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Tourism · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesParks Canada
Mots-clésCommunity engagementStakeholderStakeholder engagementPublic relationsTourismSustainabilityConversationImmigrationPublic engagementCommunity developmentSociologyWork (physics)Public participationSustainable tourismPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Effective and inclusive community participation is an essential and challenging component of sustainable tourism planning and development, especially as communities become increasingly diverse. The establishment of national parks and other protected areas closer to urban areas provides a unique opportunity for investigating community engagement in diverse contexts, as park agencies are mandated to connect with a broader range of community stakeholders. Historically, the engagement of immigrants and minorities with parks and protected areas has focused primarily on visitation, while their role as members of host communities has for the most part been overlooked. This qualitative study, conducted during the development of Canada's first National Urban Park, addresses this need by providing a deeper understanding of immigrants’ engagement in planning. In-depth, semi-structured interviews are conducted with planners, politicians, community organizations, and first-generation immigrants who are now community leaders. The study draws upon, and expands on, earlier work by McCool and by Bramwell. It recommends five underlying principles for more inclusive public conversations: adopting an ongoing, long-term, and communicative approach; being open to new perspectives and willing to revisit assumptions; designing parallel strategies and customized tactics; collaborating with community leaders; and engaging in short-term and long-term learning.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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