A study of the impact of biotourism culture on local economic development potential based on a digital communication model
Notice bibliographique
Résumé
Whether tourism culture and economy develop in a coordinated manner is the key to realize the transformation and interaction of industrial structure. This paper takes the related data of 11 prefecture-level cities in Shanxi Province from 2013 to 2022 as the research object, and after demonstrating the intrinsic mechanism (the relationship of mutual influence) of the development of tourism culture and local economy, it applies the econometric panel Granger causality test to quantitatively test the interactive relationship between the development of tourism culture and local economy. After that, we constructed the index system of tourism culture and local economy, used entropy value method and coupling coordination model to analyze the comprehensive development level and coupling coordination degree of tourism culture system and regional economic system, and used Robust regression analysis to study the influencing factors of coupling coordination degree. The results of the study show that at the 5% significance level, with a lag of 5 and 6 periods, the local economic development is the Granger cause of tourism culture, and the local economic development has an obvious driving effect on tourism culture. In the 10 years of the examination period, the coupling coordination between tourism culture and local economy keeps growing, and the coupling coordination is improved, but there is still a certain gap with the high-quality coordination, meanwhile, the regression results show that focusing on the holistic and balanced development of the influencing factors is conducive to further coordination and interaction between the two systems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».