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Enregistrement W3017098988 · doi:10.11575/prism/37670

Identifying barriers to environmentally sustainable tourism: Exploratory findings from the Bighorn Backcountry

2020· dissertation· en· W3017098988 sur OpenAlexaboutno aff
Rebecca Kathryn Tyssen

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismEnvironmental planningSustainable tourismBusinessGeographyEnvironmental protectionEnvironmental ethicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent interest in actively developing the tourism industry in the Bighorn Backcountry of Alberta has caused concern over the sustainability of such development. There is agreement among tourists, developers, and other stakeholders that the authentic environment, free of large amounts of infrastructure, should be preserved. To maintain a sustainable tourism environment without hard infrastructure mitigating environmental impact, the Alberta Government has identified a target tourist type, authentic tourists. Authentic tourists are considered to have a high level of ecological concern for the destinations that they visit, resulting in the province’s expectation that such tourists will exhibit a high level of responsibility for environmental sustainability. I interviewed tourists staying in the Bighorn Backcountry, representative of the authentic tourist type, in order to explore challenges related to the proposed development model. I identified a conflict between how tourists perceived their responsibility for the environmental sustainability of their destination and the expectation for responsibility that the development plan is reliant on. Use of online platforms is explored as an approach for overcoming the identified conflict. Findings suggest there is potential in the anticipation stage of travel to engage tourists with environmental concerns and initiatives. Requirements for information to be accessed and utilized by tourists include the need for convenience, trustworthiness, and presentation of facts rather than opinion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
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