State and problems of public management in the field of green tourism: regional aspect
Notice bibliographique
Résumé
The article considers the phenomenon of green (eco-) tourism within the concept of sustainable tourism, as well as the vectors and overall landscape of public management in this field. Best practices, challenges and concerns existing in the plane of green tourism in Ukraine, Canada, and Australia are analyzed in details. It is revealed that the main problem of green tourism of Ukraine is the lack of systematicity and insufficient attention from public administration bodies, while the locations, specifically in Western Ukraine, have excellent nature and human potential, and high motivation of green tourism development is observed. A whole-of-systems approach that comprehends not just the tourism value chain but also larger economic and socio-cultural systems in which tourism is embedded is proposed as being necessary for a green recovery and transition. It is also essential to consider the symbiotic relationship that exists between tourism and ecological restoration and protection. Developing long-term strategies that outline a vision for a sustainable future for tourism, including the desired contribution to economic, environmental, and social wellbeing, implementing a combination of evidence-based policies and interventions to promote greener tourism practices, developing and improving monitoring frameworks to measure progress through the provision of robust and meaningful data and indicators, encouraging the development of sustainable tourism experiences that generate positive outcomes for the environment and visitors, and innovating in experience design to give visitors the opportunity to learn about and participate in green tourism are some of the key policy considerations outlined based on the analysis discussed.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».