Restorative practices, marine ecotourism, and restoration economies: revitalizing the environmental agenda?
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we introduce the concept of restorative marine ecotourism (RME) to explore the potential environmental gains of coupling marine ecotourism operations and marine restoration initiatives. Restoring marine ecosystems has become a priority in the international environmental agenda and the field needs novel management strategies to overcome the main challenges. Marine ecotourism provides an opportunity to couple business-based activities and ecological restoration in marine habitats in ways that produce benefits for both marine habitats and local communities. Currently, examples of good practice in restorative economy are rare, but by highlighting solution-focused objectives and practical applications we identify opportunities to realize these benefits through RME. We pay particular attention to the social-ecological factors that might drive RME initiatives in specific sites. We derive insights from land restoration practices and governance, and from existing literature on both marine ecotourism and marine ecological restoration. Focusing on diving-based tourism, we propose a set of starting points for implementing RME. We identify the potential presented by cross-sector collaborations, restorative investments, and citizen science as platforms for developing RME protocols and encouraging RME initiatives.
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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 | 0,013 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,032 |
| Communication savante | 0,015 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».