Sustainable Leisure Landscapes in Icelandic Rural Communities: A Multidisciplinary Approach
Notice bibliographique
Résumé
The rapid increase of tourism in the Arctic highlights the critical importance of holistic planning of land use for tourism to ensure that recreational activities are only developed where natural and cultural environment is able to sustain their impact. This paper aims to devise a holistic plan for use of land for Icelandic tourism based on landscape analysis and stakeholders’ perceptions, and to critically discuss the role of holistic approaches and zoning principles in such planning with regard to different market groups of visitors. A case study was conducted in Skaftárhreppur municipality in southern Iceland. Geographical information systems (GIS) were used to analyse its suitability for the various forms of recreational activity based on stakeholders’ perceptions, landscape sensitivity, the area’s recreational opportunity spectrum (ROS), and visitor type according to the purism scale model. The results reveal a lack of balance between the area’s current recreational use and its landscape sensitivity, something which reflects many of the negative aspects of the exponential growth within Icelandic tourism which has taken place over the past decade. The results further stress the importance of appropriate infrastructure to channel the increasing flow of mass tourism and to direct this flow to carefully chosen focal points. In seeking to develop site-specific zoning for the different market groups, focal points have proven to be a critical management tool. By controlling the number, type and location of visitors, their flow is regulated, and thereby the impact of tourism is managed. The use of well-defined focal points in the zoning procedures will reduce the environmental and social pressure from tourism, reduce the cost of maintaining infrastructure incurred by communities, ensure visitor satisfaction, and protect the most sensitive areas from overexploitation by tourism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».