The Impacts of COVID-19 on the Visitor Attendance of Cultural and Natural Heritage: A Case Study of the South Moravian Region
Notice bibliographique
Résumé
Tourism is one of the world’s most affected sectors by the impact of the COVID-19 pandemic. This article deals with the assessment of the impact of COVID-19 on the visitation of the South Moravian Region, including important cultural and natural sites, based on the analysis of empirical statistical data in the last decade and the calculation of the year-on-year change in attendance between 2019 and 2022. According to the results, the number of visitors to the South Moravian Region in 2020 fell by almost half, including a decrease of a quarter of visitors to cultural monuments compared to 2019. On the other hand, visits to natural areas with no restricted access increased by a fifth after 2020, but natural areas with restricted access fell by more than 40%. From 2021, attendance of the South Moravian Region began to increase slightly, and in 2022, it reached ninety percent of the level before 2019, including attendance at cultural and natural sites. The results of the research confirmed the growing trend in visitors to the South Moravian Region, including cultural and natural monuments, which were significantly influenced by the impact of COVID-19 on tourism after 2020, with a recovery of tourism in 2022.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».