Addressing the effect of COVID19 pandemic on the Tourism Industry in Haridwar and Dehradun Districts of Uttarakhand, India
Notice bibliographique
Résumé
The World Travel and Tourism Council has said “The coronavirus COVID19 epidemic is putting up to 50 million jobs in the global travel and tourism sector at risk, with travel likely to slump by a quarter this year, Asia being the most affected continent”. The predictions being flashed by the world economic forum about the travel & tourism industry is also reflected in North India tourism industry. Hence, the study aimed to address and evaluate the effect of COVID19 on Uttarakhand tourism, especially, on the site of Haridwar and Dehradun as they are the entry to the gateway of Major Char Dham Yatra of Himalaya, and where all India tourists arrive since centuries. The prime focus of the study was to review and investigate the people's reaction towards the pandemic situation and how it had affected the working as well as livelihood of people associated with Tourism and hospitality in this region of Uttarakhand. The study did a online survey through self-prepared 20 questions questionnaire. The study indicates before and COVID19 pandemic affected nearly 60% respondents for their professional working and many were affected with payment schedules. The majority of the respondents (78.4%) were very much positive and had faith for the bright future besides happy to spend time with family. In addition, the study showed a strong response from participants for the need of the change in the service of the tourism industry indicating a change for its survival with the present threat possibly through finding solutions such as local tourism, spiritual collective effort and support.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».