Revitalising small tourism destination states: necessity and strategies for structural change in tourism development
Notice bibliographique
Résumé
This paper delves into the controversy surrounding the link between structural change and tourism development, particularly focusing on small tourism states, over the period 1995Q1–2020Q4 using a panel-based approach. To address the research objective, the Quantile-on-Quantile (QQ) regression approach is utilised to assess the impact of different quantiles of structural change on the quantiles of tourism development. To ensure robustness, the outcomes of the QQR approach are compared with those of the conventional quantile regression technique. Empirical findings from the QQR approach reveal nuanced relationships. In Belize, Cyprus, Dominican Republic, Iceland, Malta, and Seychelles, structural changes exhibit a structural-increasing effect on tourism development. Conversely, in the Bahamas, Fiji, and Trinidad & Tobago, structural changes manifest both structural-increasing and structural-decreasing effects on tourism development. In Bahrain, structural changes have a structural-decreasing impact on tourism development. Furthermore, the study establishes a feedback nexus between tourism and structural change, offering feasible policy suggestions for policymakers. Overall, the findings suggest that sound policy responses to the relationship between structural change and tourism development should be context-specific, responsive to changing dynamics, and aimed at maximising the positive impacts of structural changes while mitigating potential negative consequences.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».