Sustainable Tourism Indicators: Selection Criteria for Policy Implementation and Scientific Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Using sustainable tourism indicators (STI) creates many difficulties resulting mainly from the multiple interpretations of the concept of sustainable development, and by extension of the concept of sustainable tourism. To these difficulties are added an absence of a strong academic background, which is the result of incompatibilities between the needs and objectives of the academic versus the political world, which often challenges the need for indicators. We propose a parsimonious list of sustainable tourism indicators based on the application of a series of selection criteria. From the expert recognized indicators, all of these criteria help us choose the indicators, which cover the dimensions and issues of sustainable development for tourism. They are legitimized by existing experiences and sufficiently flexible to be useful for different destinations. In the end, the intersection of these conditions contributes to the scientific and political recognition of the indicators. We start by applying four general selection criteria to a 507 STI database. This allows us to reduce the list to 20 recognized STI. We end the selection process by applying three specific criteria in order to adjust the 20 STI to render them operational. We illustrate the selection procedure with an example of criteria application to the Gaspésie-Iles-de-la Madeleine region in Quebec. L'utilisation d'indicateurs de tourisme durable (STI) pose de nombreux problèmes qui résultent principalement des multiples interprétations du développement durable et, de ce fait, du tourisme durable. S'y ajoute l'absence d'un cadre de référence établi résultant de l'incompatibilité entre les attentes et objectifs du milieu académique et du milieu politique et remettant souvent en cause la crédibilité et le bien-fondé des indicateurs. Pour y remédier, nous proposons une liste parcimonieuse d'indicateurs de tourisme durable (STI) basée sur l'application d'une série de critères de sélection. L'ensemble de ces critères permet de choisir, parmi les indicateurs reconnus par les experts, ceux qui couvrent largement les dimensions et les enjeux de développement durable dans le domaine du tourisme, qui sont légitimés par les expériences existantes et qui sont en même temps suffisamment flexibles pour être effectifs et utiles à différentes destinations. Nous croyons que le concours de ces conditions contribuera à la reconnaissance et à la légitimité scientifique et politique des indicateurs. Quatre critères de sélection généraux sont appliqués à une base de données de 507 STI pour en réduire le nombre à un effectif optimal de 20 STI. Ensuite, trois critères spécifiques permettent d'ajuster les 20 STI pour les rendre opérationnels. Nous illustrons cette démarche en appliquant ces critères à la région de la Gaspésie-Îles-de-la-Madeleine, Québec.
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 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 | 0,056 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».