The Role of Air Transport Infrastructure Towards Breaking Seasonality in Emerging Tourism Destinations: A Qualitative Study of Akureyri, North Iceland
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the impact of air infrastructure development on emerging insular destinations by focusing on Akureyri, located in North Iceland. It examines the intricate relationship between airport infrastructure capacity expansion, the building of human capacity, hospitality infrastructure growth, and seasonality challenges. Through extensive qualitative interviews and literature reviews from stakeholders, policymakers, and academics, the research synthesises how an airport expansion offers democratisation of tourism mobilities and connectedness with the outside world for remotely located communities in the region. The analysis found that despite the stakeholders’ increased awareness of the complexities in accommodating year-round tourism, there is a readiness to increase the tourism enterprise flows. Nevertheless, the study shows a high deficit in hospitality infrastructure along with regional investment imbalances, revealing the lack of a comprehensive capacity building strategy. Ultimately, the authors advocate for an ‘extended capacity’ approach to tackle the challenges presented in the process of overcoming seasonality issues. The paper stresses the need for developed human skill capacity and diversified services and products alongside infrastructure capacity upgrades. The gained insights are gathered in two figures. The first identifies and maps the contextual landscape encompassing North Iceland’s tourism industry and its stakeholders, while the other showcases the complexity of the process the destination undergoes for breaking seasonality, while exposing the interconnections of potential outcomes, stakeholders’ needs, and the existing and in process capacities.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».