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Enregistrement W4412942407 · doi:10.56975/ijsdr.v10i7.301559

Community Based Ecotourism and Community Development in East Khasi Hills District Meghalaya

2025· article· en· W4412942407 sur OpenAlexfundno aff
Martius Rangiasaid Rynjah, Grace Lalhlupuii Sailo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Scientific Development and Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Aboriginal Peoples HealthBiodesign Institute, Arizona State University
Mots-clésKhasiEcotourismGeographyEnvironmental planningTourismSocioeconomicsArchaeologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper seeks to provide a glimpse of the practice of community-based ecotourism is few selected ecotourism destinations in East Khasi Hills District, Meghalaya. Ecotourism development in the villages of North East India has been driven by a combination of socio-economic, environmental, and strategic factors. The region's rich biodiversity and scenic landscapes, have made it a prime location for ecotourism. Tourism in Meghalaya has a very long history and can be dated back to the colonial period when the colonial rulers made Shillong a hill station capital as a retreat from the scorching heat and humid summers. Meghalaya is blessed with rich flora-fauna and biodiversity that has a potential of being one of the hotspots of ecotourism in the northeast India. The findings revealed that, in the context of Meghalaya, ecotourism has been initiated through and community-based initiative emphasising on the active participation and contribution of members of the host communities in its growth and progress. Community-based ecotourism in the selected villages has brought about social and economic benefits to the households and to the community as well. The practice of community-based approach to ecotourism management ensures active participation of the members of the host communities in the process of conservation and sharing of benefits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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