Nature-based tourism as therapeutic landscape in a COVID era: autoethnographic learnings from a visitor’s experience in Iceland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the few silver linings in the COVID pandemic has been a new appreciation for, interest in, and engagement with nature. As countries open, and travel becomes accessible again, there is an opportunity to reimagine sustainable nature-based tourism from a therapeutic landscape lens. Framed within the therapeutic landscape concept, this paper provides an autoethnographic account of a visitor’s experience of three different natural landscapes in Iceland shortly after the country’s fourth wave of the pandemic. It adds to the understanding of the healing effects of the multi-colored natural landscapes of Iceland. The natural landscapes of interest herein include: the southern part of the Westfjörd peninsula, Jökulsárlón glacial lagoon, and the Central Highlands. In totality, the natural, built and symbolic environments worked in synchronicity to produce three thematic results: restoration, awe and concern, all which provided reduced stress, renewed attention, as well as enhanced physical and psycho-social benefits for the autoethnographic visiting researcher. Implications of these restorative outcomes for sustainable nature-based tourism in a post-COVID era are discussed. This paper highlights how health and tourism geographers can work collaboratively to recognize, protect, and sustain the therapeutic elements of natural landscapes, recognized as a cultural ecosystem service. In so doing, such collaborations can positively influence sustainable nature-based tourism development and consumption through proper and appropriate planning and development of such tourism destinations.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».