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Enregistrement W4409795714 · doi:10.61091/jcmcc127b-396

Study on the influencing factors and measurement of high quality development level of tourism industry in Guizhou

2025· article· en· W4409795714 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessTourismQuality (philosophy)MarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the gradual improvement of the resilience and vitality of the tourism market, promoting the highquality development of the tourism industry with the new development concept has become an important fundamental issue for the sustainable growth of the regional green economy.The article measures and analyzes the level of high-quality development of Guizhou's tourism industry from 2012 to 2021 on the basis of constructing an evaluation index system for high-quality development of tourism, using methods such as entropy value method and gray correlation analysis.The results found that: the average value of the development index of Guizhou's tourism high-quality development subsystem is ranked in the order of GD, ED, ID, SD, OD and CD, the level of green development and effective development of Guizhou's tourism industry is higher, while the level of coordinated development of the tourism industry and the level of openness are insufficient; HQD, ID, GD, OD, SD and ED show a fluctuating upward trend, while CD is in a fluctuating downward state, and the tourism high-quality development system of Guizhou has gone through a fluctuating upward trend.Guizhou tourism high-quality development system has experienced three stages of evolution, namely, "stable rise, rapid rise and fluctuating rise", and the level of Guizhou tourism high-quality development and the development level of its various sub-systems have been affected by the New Crown Epidemic to varying degrees, with a greater impact on the level of open development of the tourism industry.GDP, per capita park green space area and tourism high-quality development index correlation is larger, while the total amount of SO2 emission and tourism high-quality development index correlation ranked at the bottom, tourism industry R & D funding is the most important factor affecting the level of high-quality development of Guizhou's tourism industry, and the total amount of SO2 emission has the smallest impact on it.On this basis, countermeasures for the high-quality development of Guizhou's tourism industry are proposed.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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