Tourism and climate change stocktake: a call to action
Notice bibliographique
Résumé
The first climate action stocktake cycle under the Paris Agreement was completed in 2023 to assess global progress on mitigation, adaptation, and climate finance goals. State-driven action needs to be complemented by sectoral efforts, and this paper builds on the first Tourism Stocktake undertaken in 2023 that examined climate action in the tourism sector. First, an expert elicitation survey was conducted to validate and deepen the findings from the stocktaking activity. Second, an analysis of the Stocktake’s 40 metrics was undertaken against six criteria of indicator quality. The expert survey revealed a sector still in the early stages of implementing its climate response, with a consensus that 2030 tourism emission reduction targets would not be achieved. Tourism policy and investment were deemed inconsistent with climate ambitions, and current adaptation is insufficient for projected climate change, so that future impacts will restrict tourism development in some destinations. Analysis of the metrics exposed significant data gaps and a core set of 13 robust metrics to measure change over the next stocktaking cycle is identified. The paper concludes with recommendations to advance sector capabilities and collaboration to monitor progress on climate action for an updated Tourism Stocktake in 2026.
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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 | 0,020 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».