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Enregistrement W4411151507 · doi:10.3390/f16060970

Tourism Management in National Parks: Development, Aspects, and Conceptual Framework

2025· article· en· W4411151507 sur OpenAlexaff
Dehui Christina Geng, Howard W. Harshaw, Christopher Gaston, Wanli Wu, Guangyu Wang

Notice bibliographique

RevueForests · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAsia-Pacific Network for Sustainable Forest Management and Rehabilitation
Mots-clésTourismEnvironmental resource managementConceptual frameworkEnvironmental planningProcess managementBusinessEnvironmental scienceGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outdoor recreation in national parks has significantly driven the growth of tourism globally. Research on tourism management in national parks has grown due to increasing scholarly interest in the field. This paper presents a bibliometric review of the development, aspects, and applications of national park tourism management. Data were collected from the Web of Science core collection database, and a total of 3438 research articles from 1980 to 2022 were selected and analyzed using VOSViewer (Version 1.6.19). We here analyze and visualize the co-occurrence of research keywords with temporal overlay and cluster analysis. We also present a content analysis and conceptual and management frameworks by examining multiple aspects of tourism management to offer detail aspect-based management implications. These can assist various park stakeholders, scholars, and associated collaborative efforts with the issue of how to best manage national park tourism in the context of an uncertain future and increasing conflicts of interests.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0310,052
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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