Smart Sustainable Ecotourism in Dooars, India: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
The latest form of "smart tourism" is becoming more and more accepted worldwide.The goal of smart tourism is to provide tourists with technological facilities and integrate them into their travel.Five priority areas have been identified during India G-20 Presidency for accelerating the growth of tourism sector to achieve the targets for the 2030 Sustainable Development Goal.The aim of this research is to determine how technological advancements in ecotourism contribute to the development of sustainable ecotourism in the study area.The study has been done using a literature review, secondary data, and a questionnaire.There are 204 respondents total through random sampling, including tourists, transporters, homestay owners, local shopkeepers, tourist guides, etc., and secondary data collected from the Department of Tourism, Government of West Bengal, Ministry of Tourism, Government of India, census data, etc. Implementation of smart tourism practices through ICT in Dooars region is very difficult due to its remote location and lack of education as well as awareness among the local community.The results of this research show how ICT and other innovative, environmentally friendly technological ideas can be developed for managing and distributing the knowledges for critical decision-making and working of eco-tourism and smart tourism technology simultaneously for improving the tourist experience and the livelihood of local communities.The findings of this research will contribute a better grasp of how strongly stakeholders feel about the need for potential innovative technologies for community development and environmental conservation in Dooars area of West Bengal, India.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».