Environmental Governance and The Oil-Tourism Interface
Notice bibliographique
Résumé
Nature-based tourism and oil development often share social and ecological space, but environmental governance rarely brings the two sectors into contact through planning or policy-making. However, this “connective” dimension of governance is vital for thinking about how coastal societies navigate relationships across different forms of development. By comparing Denmark, Iceland, Newfoundland and Labrador, Norway, and Scotland, we examine how political engagement happens within and across nature-based tourism and offshore oil. Nature-based tourism promotes the experience of natural environments and encounters with wildlife, including whales, seals, or seabirds, but often involves fossil fuel intensive travel. Offshore oil promises economic benefits from employment and royalty payments, but is a form of fossil fuel-intensive resource extraction. Political engagement across these sectors is limited. It occurs most often when there is conflict over extending oil exploration and extraction into new regions. Lack of attention to the connective dimension of environmental governance is explained by several related factors. First, there are significant differences in environmental governance across the two sectors. Tourism governance is oriented around local/regional politics, and involves a more diffuse network of actors, while offshore oil governance is oriented around regional/national/international politics, and involves a more concentrated network of actors. Second, in most cases, offshore oil governance is better established and developed than tourism governance. Third, the separation of oil and tourism within environmental governance reflects the greater perceived importance of offshore oil to the economies and social imaginaries of host communities. By contrast, where tourism is more central to the political economy and social imaginary of host communities there is more engagement across the sectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».