Pandemics, tourism and global change: a rapid assessment of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The novel coronavirus (COVID-19) is challenging the world. With no vaccine and limited medical capacity to treat the disease, nonpharmaceutical interventions (NPI) are the main strategy to contain the pandemic. Unprecedented global travel restrictions and stay-at-home orders are causing the most severe disruption of the global economy since World War II. With international travel bans affecting over 90% of the world population and wide-spread restrictions on public gatherings and community mobility, tourism largely ceased in March 2020. Early evidence on impacts on air travel, cruises, and accommodations have been devastating. While highly uncertain, early projections from UNWTO for 2020 suggest international arrivals could decline by 20 to 30% relative to 2019. Tourism is especially susceptible to measures to counteract pandemics because of restricted mobility and social distancing. The paper compares the impacts of COVID-19 to previous epidemic/pandemics and other types of global crises and explores how the pandemic may change society, the economy, and tourism. It discusses why COVID-19 is an analogue to the ongoing climate crisis, and why there is a need to question the volume growth tourism model advocated by UNWTO, ICAO, CLIA, WTTC and other tourism organizations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».