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Enregistrement W4403584943 · doi:10.1080/14616688.2024.2412542

Tourism-generated energy use characteristics and sustainability transitions

2024· article· en· W4403584943 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTourism Geographies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityTourismEnergy (signal processing)GeographyEcotourismNature tourismEconomic geographyNatural resource economicsBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental economicsEconomicsEcologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mountain tourism destinations are characterized as significantly impacted by their remoteness, seasonal climatic variations, and fragile ecosystems. These factors greatly influence the development, distribution, and consumption of energy sources in the tourism sector. With the increasing popularity of mountain parks and protected areas as tourism destinations, it is critical to understand the interplay between tourism development (e.g. expansion of tourism facilities), patterns of energy sources (diversity and consumption levels) in the tourism sector, and overall sustainability of resources use at the destination level. Current literature reveals a dearth of research on energy issues in mountain protected areas, which is somewhat surprising as energy and resource consumption issues are becoming more important from a climate change perspective. This paper examines contemporary energy use patterns in the Sagarmatha (Mount Everest) National Park of Nepal. A mixed methods is applied to analyze development trends and transitions in energy use. Data were collected based on questionnaire surveys of tourism facilities, complemented by semi-structured interviews. The findings indicate that energy sources used in the facilities have gone through a significant change, from a firewood-dependent tourism center to increasing use of alternative sources including liquified petroleum gas (LPG) and hydroelectricity. About one-third of the facilities did not use firewood. The heterogeneous geographic distribution of the facilities affects the spatial use of energy sources. Furthermore, we argue that the coordination efforts between the national park administration and local communities, the growth of tourism, the construction of hydropower plants, and the advancement of transportation are the leading causes of the changes in energy use patterns. Knowledge of the energy use characteristics and drivers influencing the energy transitions can inform future policies that promote a low-carbon economy in mountain destinations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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