Tourism and the Environment: Trends and Patterns in the Academic Literature
Notice bibliographique
Résumé
Tourism constitutes a significant activity from an environmental perspective.Environmental resources provide essential inputs for tourists, while the natural environment itself serves as a primary attraction.The rapid growth of tourism increases pressure on land, water, and biodiversity.A total of 4,996 articles retrieved from the Scopus database using the keywords "tourism" and "environment" were analyzed with the R Bibliometrix package, employing descriptive statistics (annual growth rate, average citations per document), keyword cooccurrence mapping, trend topic analysis, and international collaboration mapping.Results indicate an annual publication growth rate of 12.14%, peaking in 2024 (n = 495).The most frequent keywords were "tourism development," "ecotourism," and "sustainability."China (n ≈ 850), the United States (n ≈ 610), and Australia (n ≈ 480) were the leading contributors.Temporal trends show an evolution from early focuses on ecotourism and environmental management to recent emphasis on sustainability and environmental behavior.Research from Africa and Russia remains limited.This study distinguishes itself by being one of the few to systematically examine the entire body of tourism-environment literature in Scopus without time or geographical restrictions.These findings clarify the study's methodology and highlight key statistical results, providing readers with a clear understanding of the research's scope and significance from the outset.The study concludes by offering forward-looking recommendations for the academic community, encouraging research that explores emerging themes, integrates interdisciplinary approaches, and addresses regional imbalances.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,086 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».