Toward Sustainable Biocultural Tourism: An Integrated Spatial Analysis of Cultural and Biodiversity Richness in Colombia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tourism plays a vital role in both economic development and depending on the scale, it can also aid environmental conservation. Tourism planning often considers culture-based and nature-based tourism separately, failing to recognize the synergies between them, with the potential to market locations as biocultural destinations. Using Colombia as a case study, we created metrics of taxonomic biological diversity as measured by vertebrate species richness (including birds, mammals, freshwater fishes, reptiles, and amphibians) and institutionalized cultural richness (by counting the number of UNESCO world heritage sites, intangible cultural heritage sites, museums, endemic music festivals, Afro-Colombian territories, and Indigenous reserves), and evaluated the spatial correlations between them. To determine biocultural tourism potential, we evaluated whether biocultural richness was accessible, and mapped potential biocultural tourism supply. By mapping areas of sports fisheries, birdwatching destinations, and airport arrivals we also estimated spatial demand. We also analyzed the difference between demand and supply to assess the realized and untapped potential for biocultural destinations. While biocultural richness is high in the Amazon, Pacific, and Caribbean regions, we found that there are no win-win-win locations where culture, species richness, and accessibility are all high. Areas with great potential for biocultural tourism development largely coincide with designated Indigenous reserves and Afro-Colombian territories. This study underscores the power of integrating cultural and biological variables to reshape the tourism sector. Our paper offers practical recommendations for policymakers, conservation organizations, and local communities seeking to create transformative and inclusive tourism experiences.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».