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Enregistrement W4319160841 · doi:10.3389/frsut.2022.1052052

Benefit-sharing from protected area tourism: A 15-year review of the Rwanda tourism revenue sharing programme

2023· review· en· W4319160841 sur OpenAlexfundno aff
Susan Snyman, Kathleen Fitzgerald, Anastasiya Bakteeva, Télesphore Ngoga, Benjamin Mugabukomeye

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Tourism · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Water Consortium
Mots-clésTourismRevenueBusinessRevenue sharingLocal communityInterviewWildlifeProtected areaEconomic growthEnvironmental planningEnvironmental resource managementMarketingGeographyFinancePolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The success of protected areas depends to a large degree on the support of local communities living in and around these areas. Research has shown that where communities receive tangible and/or intangible benefits, from protected areas they are often more supportive of conservation. Rwanda introduced a tourism revenue sharing policy in 2005 to ensure that local communities receive tangible benefits specifically from protected area tourism and to enhance trust between the Rwanda Development Board (the then Rwanda Office of Tourism and National Parks) and local communities, and to incentivize the conservation of wildlife and protected areas. This study reviewed the tourism revenue sharing programme over the last 15 years, including primary and secondary data, which included interviewing more than 300 community members living around three national parks, as well as other relevant stakeholders. The results show that the tourism revenue sharing programme has resulted in a positive linkage between the national parks and development. Since 2005, ~80% of the funding was used for infrastructure and education projects. The funds are distributed through local community cooperatives, and most local people who are members of these cooperatives had received or were aware of tangible benefits received by the community and tended to have more positive attitudes toward tourism and the national parks. Despite a large amount of tourism revenue being disbursed over the 15-year period, there are still challenges with the programme and the overall impact could be enhanced. Recommendations as to how to address these are presented.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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