Global tourism in crisis: conceptual frameworks for research and practice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aims of this Editorial are twofold: (i) synthesise emergent themes from the special issue (ii) tender four theoretical frameworks toward examination of crises in tourism. Design/methodology/approach The thematic analysis of papers highlights a diversity of COVID-19 related crises contexts and research approaches. The need for robust theoretical interventions is highlighted through the four proposed conceptual frameworks. Findings Crises provides a valuable seam from which to draw new empirical and theoretical insights. Papers in this special issue address the unfolding of crises in tourism and demonstrate how its theorization demands multi and cross-disciplinary entreaties. This special issue is an invitation to examine how global crises in tourism can be more clearly appraised and theorised. The nature of crisis, and the extent to which the global tourism community can continue to adapt remains in question, as dialogues juxtapose the contradictions between tourism growth and tourism sustainability, and between building back better and returning to normal. Originality/value The appraisal of four conceptual frameworks, little used in tourism research provides markers of the theoretical rigour and novelty so often sought. Beck’s risk society reconceptualises risk and the extent to which risk is manmade. Biopolitics refers to the power over the production and reproduction of life itself, where the political stake corresponds to power over society. The political ecology of crisis denaturalises “natural” disasters and their subsequent crises. Justice complements an ethic of care and values like conative empathy to advance social justice and well-being.
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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 | 0,044 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,086 |
| Communication savante | 0,038 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».