AI-Driven Water Resource Management in Tourism-Intensive Regions: A Smart Sustainability Model
Notice bibliographique
Résumé
Tourism-intensive regions are increasingly vulnerable to water stress due to high seasonal demand, climate variability, and limited water infrastructure. To address these challenges, this paper introduces a novel AI-driven framework for real-time monitoring, predictive analytics, and adaptive management of water resources in hospitality sectors such as hotels, resorts, and tourism hubs. Leveraging Internet of Things (IoT) sensors, cloud-based data systems, and machine learning algorithms, the model ensures efficient water consumption, anomaly detection, and data-driven decision-making to support operational sustainability. The proposed system incorporates dynamic forecasting of water usage patterns, integrates occupancy and environmental data, and enables automated adjustments in water delivery systems. It facilitates stakeholder collaboration through transparent dashboards and alerts that guide facility managers in adopting responsible water practices. This model not only enhances operational efficiency but also empowers tourism enterprises to align with the United Nations Sustainable Development Goals (SDG 6: Clean Water and Sanitation and SDG 12: Responsible Consumption and Production). By minimizing water waste and promoting equitable resource allocation, the framework supports resilience in water-scarce regions heavily reliant on tourism revenues. Case study simulations in coastal and island tourism zones demonstrate the framework’s potential to reduce water usage by up to 30% annually, while also improving guest satisfaction through sustainable service delivery. Additionally, the system’s modular design ensures scalability and adaptability across diverse geographies and hotel classes. The paper underscores the role of climate-smart tourism infrastructure in mitigating environmental impact while enhancing economic viability. This initiative reflects our leadership in sustainable development and innovation at the intersection of artificial intelligence and tourism management. It pioneers a path forward for eco-conscious travel, integrating technological advancement with stewardship of natural resources. The AI-driven model presents a transformative approach to balancing growth in the tourism sector with the imperative of environmental sustainability, offering a replicable blueprint for global adoption.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».