Understanding stakeholder perceptions of environmental justice: a study of tourism in the Erhai Lake basin, Yunnan province, China
Notice bibliographique
Résumé
Environmental justice is an important component of sustainable tourism, but stakeholder perspectives related to environmental justice may vary. Using Q-methodology, we investigated different stakeholder perceptions related to environmental justice within the context of tourism and ecological restoration. Specifically, in the Erhai Lake basin, China, we explore perspectives around an ecological restoration effort that included the government mandated closure of 1900 establishments (inns and restaurants) in response to environmental degradation. We identify and explore four environmental justice perspectives: the togetherness, protection, operator loss, and local loss perspectives. These four perspectives are contextualized within three dimensions of environmental justice (i.e., distribution, recognition, and participation). Our findings highlight differing views related to who is affected most by the inn closures (e.g., future generations, local residents, inn owners), and general consensus related to the outcomes of the process being more important than the process itself. Finally, we discuss potential reasons for these differing perspectives and recommend ways to improve environmental justice among different stakeholders. This research can facilitate sustainable development of tourism by highlighting the facets of ecological restoration policy implementation most important to stakeholders, including recognition of diverse stakeholder concerns and identities, clear and well supported rationale for policy design, and increased equity in the distribution of costs and benefits of policies.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».