Remembering for resilience: nature-based tourism, COVID-19, and green transitions
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic had transformative effects on the tourism sector at an unparalleled scale. With the rapid onset of unprecedented travel restrictions, tourists were abruptly confined to experiences in their regional surroundings that led to new and refreshed relationships with local destinations. This paper draws on qualitative interviews with small tourism businesses in two distinct but proximate nature-based destinations in Ontario, Canada and considers how they responded to the COVID-19 pandemic. Findings are positioned within Holling's Adaptive Cycle to consider implications for ongoing resiliency planning for disturbances relating to climate change. Over a 2-year period (2020–2022), SMEs revealed that after an initially turbulent period they quickly adapted to the absence of international long-haul visitors by embracing a surge in domestic demand for nature-based, outdoor experiences. The paper contributes to the literature on tourism SMEs by connecting experiences of COVID-19 to resiliency planning for future predictable disturbances. Two critical lessons for enhancing destination resiliency are identified: engagement of regional tourism demand, and destination level leadership, through investment in infrastructure and partnerships, can both be harnessed to support SMEs and their communities in transitioning toward a more sustainable, resilient and climate-friendly tourism future. Given the growing demand for tourism businesses to transition away from environmentally harmful practices and a longstanding dependency on economic growth, these resources can help destinations enhance preparedness for future changes to tourism flows driven by decarbonization scenarios and increased climatic impacts.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».