A call for reducing tourism risk to environmental hazards in the Himalaya
Notice bibliographique
Résumé
As mountain tourism rapidly expands in remote landscapes, there is a critical need for improved disaster risk management to ensure the safety of tourists and industry workers, safeguard infrastructure designed to support tourism and service industries (e.g., transportation), as well as protect the local economies that have come to depend on tourism revenue. Drawing from recent disasters in the Himalaya, we present evidence that the promotion of safe and sustainable tourism is out of sync with the proliferation of inbound tourists who are prone to many types of environmental hazards. The key driver of this situation is commercialisation. Other factors include increased mobilities/access of tourists who are often unaware of or ill-prepared to cope with hazards; lack of regulations with respect to overcrowding, safety and building codes increased exposure to climate change phenomena; and limited disaster response capabilities, including responsibility at the local level. In this perspective we argue that this particularly complex situation is best addressed through the lens of a dynamic system, whereby strong leadership, increased regulation of access and participation, and enhanced professionalism via training are key leverage points in countering uncontrolled commercialisation that drives increased risk to known hazards. The inclusion of tourism into disaster risk management systems is also needed where hazard risks and tourist traffic are high, as tourists are part of the transient population who are often unfamiliar with local conditions and ill-prepared to cope with extreme adversity.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».