Prospect of Tourism Development in Khaptad National Park: A Local Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Tourism in Nepal has flourished over the past two decades, making it one of the top global destinations for visit. Its abundant wildlife, stunning trekking routes, snow-fed rivers, picturesque lakes, and warm-hearted locals have been contributing perpetually to appeal to the global and local tourists. With the rise of the digital economy, tourism is experiencing modern advancements. This study aims to analyze the perceptions of local residents regarding tourism development. Structural Equation Modeling (SEM) was employed to validate the research results, utilizing both descriptive and inferential statistics. A sample size of 219 respondents was conveniently selected; indicating a higher interest among males and a predominance of economically active individuals aged 21-40 years. The study shows ICT development emerging as a common challenge for visitors to Khaptad National Park. The SEM results confirmed the fit and validity of five constructs. To establish KNP as a premier tourist destination, the Tourism Board, Government, and Municipality should prioritize its development and manage the influx of tourists. Notably, motivation and subjective norms significantly influence visitors’ behavior, while perceived behavioral control and behavioral intention do not. Local communities should actively engage in promoting tourism through effective marketing strategies, and the improvement of ICT facilities will enhance travel convenience. Hence, efforts should be made to promote local business activities and products. The findings of this analysis will benefit various stakeholders, including the Ministry of Culture, Tourism and Civil Aviation, Nepal Tourism Board, Department of Tourism, hotel associations, Travel agencies, local governments, researchers, professionals, and prospective students. This article is an original work with no potential conflict of interest regarding its research and publication.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».