Impact of Climate Change on Tourism Sector in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Climatic variations might have a negative impact on the activities and services provided by the tourism industry. However, this idea has not yet been investigated in the context of Nepal. This study examines the monetary impact that climate change has had and will continue to have on Nepal's tourism industry and makes projections on such impacts. The economic impact assessment of climate change on Nepal's tourism sector is the first study of its sort to be conducted anywhere in the nation. This research is predicated on a conceptual model that was established on the theoretical foundation, a mathematical model that generated the tourism demand function, and an economic effect analysis that was performed on the tourism sector using secondary data. The findings of the study's analysis have been broken down into three distinct sections: a trend analysis of tourism and its contribution; regression results based on the models that have been established; and a projection of GDP for the years 2020-2030 and 2100. It is abundantly clear from the trend analysis, the analysis of loss and damage from climate-induced hazards, the econometric modeling for tourism function analysis and correlation on tourism GDP, and other research that the tourism sector is extremely vulnerable to the effects of climate change and that it will have significant repercussions. The projection of tourism's contribution to the national GDP shows that this sector has the potential to make a larger contribution, provided that the conditions that could prevent this from happening do not change. On the other hand, the rising trend of climatic factors and climate-induced dangers could potentially lead to a greater overall loss and damage in the tourism industry. As a result, it will have an immediate bearing on the contribution made to the national economy.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».