State Environmental Impact Management in Ecological Tourism Development
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to enhance the formulation and execution of state-level managerial decisions pertaining to the development of ecotourism, within an environmental protection framework.It posits that in the context of ensuring environmental safety and effective regulatory support for natural resources utilization, state-level management is pivotal.The country's natural environment system serves as the study's object.The research task involves modeling the decision-making and implementation process, particularly those with direct environmental impact geared towards ecotourism development.Utilizing Data Flow Diagram (DFD) methodology, a state management model for environmental impact in the ecotourism development system was developed.Within this model, key factors influencing ecotourism development were identified, and the essential steps and elements to enhance the efficiency of decision-making and implementation in the state management system were established.The chosen methodology effectively demonstrates the information and functional content of the decision-making and implementation processes.The study's novelty lies in the application of a novel modeling method to improve process execution.Limitations exist, as the model was developed considering only the environmental realities of one country, namely Poland.The model's effectiveness in other countries requires modifications in line with dominant local factors.Future work plans to develop similar models for European Union neighboring countries, such as the Czech Republic and Romania, to ensure effective European environmental regulation in the ecotourism development system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».