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Enregistrement W4407777576 · doi:10.3390/tourhosp6010034

Quality Tourism in Thailand: Towards Sustainable Tourism or Further Wealth Concentration?

2025· article· en· W4407777576 sur OpenAlexafffund
Alexandre Veilleux, Bruno Sarrasin

Notice bibliographique

RevueTourism and Hospitality · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésTourismBusinessSustainable tourismQuality (philosophy)Natural resource economicsAgricultural economicsGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In its long-term vision for tourism development (2017–2036), Thailand has chosen to focus on the development of quality tourism, which is supposed to enable sustainable tourism development and a more inclusive sharing of tourism-generated revenues. However, the use of the term “quality tourism” remains conceptually unclear, and the means by which quality tourism will enable a more inclusive sharing of wealth remain ambiguous. Taking the tourist island of Phuket as a case study, we question how quality tourism has materialized on the island and how it has affected the configuration of power between large international hotel chains and local hotel operators regarding tourism development. Guided by a critical political economy framework and based on a qualitative methodology involving triangulation of data collection among official documents, semi-structured interviews, and participant observation, we argue that quality tourism in Phuket, although justified as a form of sustainable tourism, is more akin to luxury tourism. This has led to greater concentration of wealth among large hotel chains and real estate groups who have taken advantage of quality tourism-related policies to boost their portfolios at the expense of local stakeholders.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,345 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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