Knowledge mobilization, wildfire risk, and sustainable tourism in UNESCO biosphere reserves
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
Wildfires significantly affect nature‑based tourism (NBT) by reducing park visits, degrading visitor experiences, harming regional economies, and increasing public health and safety costs for emergency response. This paper examines these impacts, with a focus on future climate change risks, through a mixed methods case study on the Niagara Escarpment Biosphere Reserve in the province of Ontario, Canada. The study uses statistical analysis of survey data and thematic coding of interviews with key informants to identify strengths, weaknesses, and opportunities in knowledge mobilization (KMb) for wildfire risk management. Key findings include strengths such as transparent communication and integration of natural science in decision‑making, but also weaknesses like limited collaboration with Indigenous communities and a clear lack of understanding of the role of social science in risk management. Additionally, the study highlights the need for greater public health sector involvement and more financial resources to support risk preparedness and response. The paper demonstrates the interconnectedness of knowledge management, risk management, and tourism geographies. It concludes by detailing the ways in which the UNESCO Biosphere Reserve model can be used to better understand the spatial and informational dimensions of risk management and tourism, as well as facilitate collaborations across scales, sectors, and disciplines.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle