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Enregistrement W2989582609 · doi:10.1108/ijtc-08-2019-0143

Overtourism management competencies in Asian urban heritage areas

2019· article· en· W2989582609 sur OpenAlexaff
Walter Jamieson, Michelle Jamieson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Tourism Cities · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetCultural heritage managementEnvironmental planningIndustrial heritageSustainabilityContext (archaeology)Cultural heritageVisitor patternBusinessStakeholderEnvironmental resource managementUrban planningPublic relationsGeographyPolitical scienceEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Urban heritage areas are under significant pressure as a result of increasing populations and significant visitor growth. The growth in visitor numbers is of particular concern as this is leading to the phenomenon of overtourism. In Asia, although the issue of overtourism requires immediate attention in order to avoid the loss of tangible and intangible heritage, many of those responsible for managing urban heritage areas lack the skills and competencies to prevent it or mitigate its effects. The purpose of this paper is to present an exploratory competency framework for managing urban heritage areas sustainably, for thereby preventing and/or mitigating overtourism. Design/methodology/approach In developing this framework, the authors examined how the context needs to change in order to implement sustainable urban heritage management, and they identified the particular competencies and associated skills and knowledge that are required of the stakeholders responsible for urban heritage areas to manage, prevent and/or mitigate overtourism. This analysis was based on a series of case studies examining the planning and management of urban heritage areas in Asia. Findings It was found that meeting three key objectives was essential in improving the competencies of stakeholder heritage area planners and developers as it relates to overtourism: integrated team approach, a mindset change on the part of key stakeholders and a common vision guiding the development process. Research limitations/implications It was found that in order for urban heritage managers to sustainably manage the heritage under their responsibility and prevent and/or mitigate overtourism, a fundamental shift in mindset is required on the part of key stakeholders, moving away from a “silo” approach and towards an integrated approach to urban heritage management, in which the team leaders and management teams have an interdisciplinary set of competencies and are supported in the planning and management process by subject/discipline specialists. The authors found that the set of competencies that are required by heritage management teams lie at the intersection of the four key areas of policy and planning intervention in urban heritage areas, which are: community economic development, urban planning and design, urban heritage area planning, and tourism planning and management. The competencies can be categorized under three headings: interdisciplinary perspective, soft management competencies and technical competencies. Originality/value This paper was developed based on the authors’ experience in planning and tourism initiatives throughout Asia and on a long history of urban heritage tourism and planning work around the world. Most of the discussion focusses on how urban destinations can prevent and/or address the issues associated with overtourism by enhancing the competencies of the teams and practitioners who are responsible for managing urban heritage areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,280 · 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'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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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