Impacts of tourism on coastal areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The socioeconomics of the Anthropocene is exposing coastal regions to multiple pressures, including climate change hazards, resource degradation, urban development and inequality. Tourism is often raised as either a panacea to, or exacerbator of, such threats to ecosystems and sustainable livelihoods. To better understand the impacts of tourism on coastal areas, Scopus and Web of Science databases were searched for the top 100 cited papers on coastal tourism. Web of Science suggested ‘highly cited’ papers were also included to allow for more recent high-impact papers. Of the papers retrieved, 44 focused on the impacts of tourism. Social/cultural and environmental impacts were viewed as mostly negative, while economic impacts were viewed as mostly positive but only of actual benefit to a few. In addition, when compared with recent whole-of-sector reviews and reports it was evident that coastal tourism is increasingly a global enterprise dominated by large corporations that leverage various interests across local to transnational scales. Through this global enterprise, even the positive economic benefits identified were overshadowed by a broader system of land and property development fuelling local wealth inequity and furthering the interests of offshore beneficiaries. Only two highly cited papers discussed tourism within a broader context of integrated coastal zone management, suggesting that tourism is mostly assessed as a discrete sector within the coastal zone and peripheral to other coastal management considerations or the global tourism sector as a whole. The findings have relevance to the holistic management of coasts, coastal tourism and the achievement of sustainable development goals in a way that considers the increasing threats from coastal hazards, resource extraction and urbanisation, as well as the pervasive impacts of international business systems from local to global scales.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».