Heterogeneous consumer preferences for local community involvement in nature‐based tourism drive triple‐bottom‐line gains
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Relatively few studies have examined how the degree of involvement of local communities in nature‐based tourism, and the benefits that are generated for them, impact the choices that tourists make when visiting developing countries. We surveyed over 400 visitors in multiple locations in Namibia, using a discrete choice experiment to elicit preferences for attributes reflecting tracking safaris of the critically endangered, desert‐adapted black rhinoceros ( Diceros bicornis bicornis ) in the northwest of the country. Attributes included those related to local community involvement and the benefits they receive from tourism, as well as the reinvestment of tourism profits back into rhino conservation, and the wildlife likely to be seen on safari. Using a latent class model that assigned tourists to market segments based on the observed pattern of responses in the choice experiment, we find that respondents can be divided into four classes that reflect differences in tourism preferences and their own demographics and experiences. While responses to attributes varied across classes, respondents were consistent in demonstrating a strong preference for the largest share of profits being returned to the local community, and were willing to pay an additional $43–670 to ensure this happens. Respondents in the four classes differed in their views toward the financing of rhino conservation and the participation of community trackers in rhino safaris, although those respondents in the class most interested in rhino tracking safaris were willing to pay an additional $34 per trip for tracker involvement. Our results demonstrate the value of assessing heterogeneity in tourists' preferences for wildlife experiences, and suggest that appropriate pricing and marketing may result in “triple bottom line” gains for nature‐based tourism.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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