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Enregistrement W2982944504 · doi:10.5539/res.v11n4p44

Impact of Climate Change to Tourism Sector in the Vietnamese Mekong Delta

2019· article· en· W2982944504 sur OpenAlexvenueno aff
Awais Piracha, Hayley Saul

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismClimate changeMekong riverDeltaMekong deltaAgricultureGeographyVietnameseLivelihoodBusinessEnvironmental resource managementPolitical scienceEnvironmental planningWater resource managementEconomicsEnvironmental scienceStructural basinEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mekong Delta Region of Vietnam is forecasted to have one of world’s most severe impacts from climate change. There is a big knowledge gap in research on climate change impacts on tourism in this area. While climate change’s impacts on agriculture and fisheries have received much attention from authorities and researchers, impacts on tourism have largely been ignored. This paper presents findings from a field study the authors conducted to fill the research gap on climate change’s impact on tourism in Mekong River Delta. The study based on spatial analysis and questionnaires and interviews of local tourism leaders, tourism businesses and tourists discovered that climate change is a real challenge for region’s tourism businesses. Vulnerable tourism businesses in low and flat delta such as Mekong needs more attention and practical actions from international organizations and local entities in the era of climate change threats.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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