Managing overtourism through economic taxation: policy lessons from five countries
Notice bibliographique
Résumé
Overtourism is a rapidly evolving concept relevant to sustainable tourism. While various definitions of overtourism exist, we conceive it as a form of post-mass tourism phenomenon that has transitioned from a state of ‘mass’ to a state of ‘over’, implying irreversible impacts on local populations and landscapes. As such, the focus of overtourism, as discussed in this paper, is on a destination’s supply-side attributes. Using a case study approach, we explore overtourism concerns in five countries, namely France, USA, China, Spain and Italy. The main objective of the paper is to explore the kinds of economic taxations used in managing overtourism. Study findings indicate tourist taxes and entrance fees as popular approaches employed in overtourism concerns; however, their effectiveness in solving environmental problems remains debatable. We propose a combination of destination specific economic and non-economic policies to combat overtourism including the imposing of correctives taxes and fees; sharing benefits among the locals and tourist authorities; maximising the social and economic benefits from tourism for local residents directly impacted by development; smoothing and extending visitors spread and flow; curbing fossils fuels energy consumption and regulating accommodation supplies. The long-term solution is the formulation and implementation of tourism policies that are integrated with the energy, environment and socio-economic policies at the national level. In the absence of integrative policy frameworks, many popular destinations around the world will eventually have to confront issues arising from overtourism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».