Towards Smart Trends for Tourism Development and its Role in the Place Sustainability- Karbala Region, a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Tourism is currently considered one of the most important economic sectors that directly or indirectly affect societies and have a positive role in achieving spatial development, whether on (the country, regions, or cities) and its sustainability, and one of the modern trends in the field of achieving sustainability is adopting Elements of (intelligence) in development activities, the most important of which is smart tourism, which has the potential to make a qualitative and quantitative transition in the life of the local community in various aspects (economic, social, environmental, and environmental urban) if smart variables (smart governance - sustainability - technology - innovation - accessibility and smart mobility - communication and information technologies - social capital - cultural heritage - creativity) are taken more seriously in applying them to the reality of the situation in planning, implementation and management, allowing the investment of strengths and positive disks to overcome risks, challenges and weaknesses. This study was distinguished from the previous studies on the topics of smart tourism in that it relied on all indicators that contribute to the development of smart tourism in the field of sustainable spatial development by relying on the development potential of the regions, which greatly encourages the introduction of smart technology mainly in development. As is the case in the province (Karbala) in Iraq, which was chosen as a study area because of its great tourism development potential to find the available and latent opportunities in the transition to smart tourism, as well as to assess its role in sustainable development. The study reached important results through the use of statistical methods, including SPSS, represented in the presence of a strong correlation between smart tourism indicators and sustainable spatial development. Tourism supply and demand directly interact intimately, whose results are reflected on the entire Karbala region in the short and long term.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».