Entrepreneurship and Sustainability in Tourism: An Interpretative Model
Notice bibliographique
Résumé
Especially in recent years, the attention to sustainability is even more felt in the tourism sector where the consequences of indiscriminate behavior in the exploitation of resources on the environment, on human beings and on their economic activities have become increasingly evident (Jaremen, Nawrocka, & Żemła, 2019). Tourism is often considered as a source of natural and cultural resources’ exploitation, but it also contributes to GHG emissions, being one of the main reasons that pushes the world population to move. On the other hand, tourism-related activities, when correctly designed, can be a strong source of sustainable development. Indeed, tourism products should be sustainable as they depend on local area resources: they are complex products which, on the one hand, should use local resources as a differentiation strategy, on the other hand, hey should factor in the needs of several territory’s stakeholders. Researchers and institutions have developed many tools to assess tourism environmental impacts focusing both on the local area as a whole or on a given product. For the tourism sector, social and environmental impacts, responses and indicators fall into five categories (Buckley, 2012): population, peace, prosperity, pollution and protection. Moreover, these tools and measures have not been able to increase sustainability of tourism products and the industry is not yet close to sustainability. In this chapter, we proposed an approach, built around Elkington’s three pillars model (1994), to assess sustainability (Lehtonen, 2004) of tourism products; we focus on products design processes to create a model that help entrepreneurs in assessing if their products are sustainable and where they are their main weaknesses. In order to show how such a simple model can be used to evaluate sustainable tourism initiatives and highlight their weaknesses we have used a multiple case studies approach and we have analyzed three different cases.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».