Evolutionary economic geography: reflections from a sustainable tourism perspective
Notice bibliographique
Résumé
Evolutionary economic geography (EEG) is receiving increasing attention from tourism geographers with over 30 publications explicitly incorporating EEG into tourism between 2011 and 2016. Many of these contributions are conceptual, which is not surprising given the novelty of EEG within economic geography, in general, and tourism, in particular. However, a sizeable number of these are built on detailed case studies, using EEG as an analytical lens rather than as a conceptual point of departure. Thus, many tourism researchers have found that EEG has great potential for understanding change in tourism destinations. In this Research Frontiers paper I critically reflect on this early research of EEG in tourism geographies from a sustainable development perspective. In the cases presented, EEG offers a fresh understanding of two related challenges in each of two separate aspects of sustainable tourism development. First, pro-growth governance models can be disrupted by engaged local stakeholders in order to make tangible sustainability gains but these gains remain precarious over time as pro-growth governance models prove tenacious in the very long-term. Second, regional institutional legacies hamper new path emergence in two ways – through institutional inertia which keeps the region&s;s focus on past success in other sectors and through the (possibly competing) institutional imperatives of the dominant and emerging tourism sub-sectors or sub-regions. These challenges are illustrated through two complementary Canadian cases drawn from the extant literature – the mass tourism destination of Niagara and the resort community of Whistler. I highlight how a sustainable tourism perspective can also help to critique EEG theory and empirics in line with other recent political economy critiques in economic geography. I conclude that sustainable tourism, at its best, is an established reflexive lens which will help to develop, validate, and challenge aspects of EEG theory within tourism studies, in particular, and economic geography, in general.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,030 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».