Strengthening climate resilient tourism sector in Nepal
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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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».