Tourism Cohabiting with a Pandemic: Lessons from the COVID-19 (2020–2023)
Notice bibliographique
Résumé
The pandemic caused by the striking transmission of COVID-19 in early 2020 decimated the population by attacking the most vulnerable—those with chronic health problems and the elderly: one of tourism’s most important clientele. Before the authorities had the tools to treat and protect the population from this virus, unprecedented sanitary measures were imposed in most countries of the world, restricting freedom of movement—the core of the tourism experience. If no economic sector was spared, tourism was among the hardest hit. As a luxury product, tourism was the first sector to suffer the repercussions of political, economic, environmental and health crises. Economic downturns usually result in layoffs and loss of revenues. The COVID-19 crisis also led to the partial “destructuring” of the tourism industries. In those circumstances, the challenge was to maintain just enough tourism activity to save the enterprises and services involved while preventing the spread of the disease any further. The crisis exposed the fragility of the tourism industry’s capability to adapt and cope with a sanitary crisis. Based on experiences identified in the literature during the pandemic, this study proposes an overview of the adaptation strategies deployed by the tourism industries. The study aims to pinpoint resilient avenues for dealing with future health crises.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».