Strengthening climate resilient tourism sector in Nepal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tourism plays a crucial role in Nepal's gross domestic product (GDP) and employment generation. However, Nepal’s tourism industry is highly dependent on seasonality and environmental conditions, which means deviations in these factors can significantly disrupt tourism activities and services. These disruptions have both direct and indirect effects on economic activities and the livelihoods of communities reliant on tourism. Additionally, the increasing frequency and intensity of climate variables and extreme events adversely impact the health and safety of tourists and those involved in tourism, threatening the sector's sustainability. Current tourism models are also linked to carbon-intensive and polluting activities contributing to ecosystem degradation and exacerbating the climate crisis.This study employs a mixed-methods approach to gather and analyse field-based data and stakeholder opinions, providing recommendations for policy interventions aimed at enhancing climate resilience in Nepal’s tourism sector. Field visits revealed significant climate trends and the impact of disasters on livelihoods, economies, and tourism. National stakeholder consultations and interactions highlighted the multi-level effects of climate vulnerability on local tourism, including infrastructural damage, economic setbacks, and safety concerns. This underscores the urgent need for robust adaptation measures.Engaging intensively the businesses, private, academia, non-government, and government bodies is essential to fostering a climate-resilient tourism sector. Such collaboration can promote local participation and drive sustainable tourism growth in Nepal.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle