Проблеми та перспективи розвитку мисливського туризму в Україні
Notice bibliographique
Résumé
The article is devoted to the analysis of problems and prospects of the hunting tourism development in Ukraine. Within the study, it was found out that hunting tourism as a specific type of tourism is developing rapidly in many countries around the world, including Hungary, Bulgaria, the Czech Republic, Austria, Romania, Belarus, Kyrgyzstan, Tajikistan, Tanzania, Botswana, Canada, Argentina, and others. This field is closely linked to the activities of many industries, and its development contributes to the creation of new jobs, differentiation of the national economy, rational use of natural resources and increase in the amount of financial revenues to the state and local budgets of these countries. Favorable natural conditions, diversity of wildlife, convenient geographical location and acceptable pricing policy create good conditions for the potential development of hunting tourism in Ukraine. Today, hunting tours to the Western regions of our country are in demand. A few years ago, tours to Kharkiv and Zaporizhia regions, as well as to the Crimea were quite popular among hunters. However, hostilities in eastern Ukraine, loss of territorial integrity of the state, as well as adverse social and economic situation significantly reduced the number of hunting tours to these regions. Today, domestic hunting tourism is a solitary tour, and therefore systematic hunting tourism is not discussed. We believe that successful development of this type of tourism is also hindered by many of the problems inherent in the hunting industry. These are the imperfection of the legal framework, low number of hunting animal species, lack of adequate infrastructure, services, related services, insufficient number of specialists, imperfect marketing policy and, as a consequence, loss of the hunting industry. Addressing these problems is a prerequisite for the successful development of hunting tourism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».