Domestic Tourism in Municipalities of the Northwestern Federal District: Statistical Assessments and Impact of the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Currently, in the geography of tourism, a research field is rapidly developing that studies the dynamics and direction of tourist flows, based on official statistics at the level of states, regions, and lower administrative units. In 2022, the Federal State Statistics Service of Russia for the first time provided statistics on arrivals and overnight stays in municipalities of the country, which allowed the authors to classify them according to these indicators for 2021 in the Northwestern Federal District. The classification of municipalities was based on six indicators characterizing the volume of tourist flow and degree of development of the hotel and restaurant infrastructure. Due to the COVID-19 pandemic, the Northwestern Federal District experienced a significant reduction in tourist flow volume in 2020. However, with a sevenfold decrease in inbound tourist flow, the domestic tourist flow decreased only by a quarter. As well, already in 2021, in the federal district, the domestic tourist flow increased by almost 1.5 times, which allowed it to replace the decrease in the inbound tourist flow in the first year of the pandemic by more than a third. The cartographic analysis accompanying the development of the classification of municipal districts made it possible to spot intraregional differences in the size of the tourist flow and development of tourist infrastructure unseen when analyzing tourism statistics at the regional level. Thus, the study revealed a number of tourist anomalies within regions, when the volume of tourist flow does not correspond to the degree of development of the existing hotel and restaurant infrastructure. The results of the study can be used in planning the development of tourism.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».