Learning to Manage Creative Tourism in Upper Northern Thailand Through Environmental Education
Notice bibliographique
Résumé
The tourism industry is one of Thailand’s significant sources of income, especially in the northern part of the country, which is rich in art and nature. While tourism contributes significantly to economic growth, it also poses numerous environmental challenges. Therefore, this research had two main objectives: (1) to assess the potential of creative tourism attractions and the level of environmental perceptions, and (2) to develop an environmental education model for creative tourism management in upper northern Thailand. The study employed a mixed-methods research methodology that gathered data from 400 participants using a detailed questionnaire, 12 focus groups, and 12 in-depth interviews for data collection and analysis. The results indicated high levels of creative tourism attractions (4.07 ± 0.88) and environmental perceptions among locals, creative tourism hosts, and stakeholders (3.79 ± 0.92). The collected data built an environmental education model with seven essential components for managing creative tourism. The established components included: (1) enhancing environmental consciousness, (2) intriguing creative tourism destinations, (3) appealing creative tourism activities, (4) skilled personnel in creative tourism, (5) active participation by the locals, (6) an integrity-based creative tourism network, and (7) experiential marketing. The model was further implemented in a workshop for locals, tourism hosts, and stakeholders, yielding a high-efficiency evaluation (4.21 ± 0.92). We hope that the positive correlations between environmental perception and creative tourism attractions will aid the protection and restoration of environmental degradation, especially in areas with creative tourism.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».