International Tourism Development in the Context of Increasing Globalization Risks: On the Example of Ukraine’s Integration into the Global Tourism Industry
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Notice bibliographique
Résumé
Today, international tourism is one of the most affected sectors of the economy due to the global COVID-19 pandemic. The main purpose of this article is to analyze current trends and identify prospects for the international tourism development in the context of increasing globalization risks in the world, using the example of Ukraine’s integration into the global tourism industry, as Ukraine is located in the centre of Europe and belongs to a number of countries with developing economies, and has the potential to expand its tourism industry, which may be of interest to the international scientific community in terms of overcoming the bifurcation point of its economic development. Analyzing the tourism industry, as one of the most progressive sectors of the world economy, we used general scientific and special research methods (abstract-logical, statistical, systemic analysis and synthesis, abstract-theoretical, and correlation-regression analysis). The paper analyzes major indexes of international tourism development in the modern globalized world and details the risks emerging during the global COVID-19 pandemic. It examines the global dynamics of tourism flows, where France, Spain, and the USA are unquestionable leaders. The study considers foreign exchange earnings of international tourism and the industry contribution to the gross domestic product of countries being an essential component of national budgets. Based on the study conducted, there were developed reliable forecast models for the tourism industry development in the countries under research. These models will provide an opportunity to generate reliable forecasts, which will allow timely identification of potential threats and making effective decisions to address them. At the same time, the issues of managing information support of economic entities in the field of international tourism need to be further developed in order to reduce risks.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle