Tourism, Place and Identity: Rural Tourism in IcelandandPrince Edward Island-Results of a Dialogue
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a dramatic increase in the number of tourists visiting Iceland, so much so that tourism density there now rivals that of Prince Edward Island. The nature of the tourism industry is broadly similar in both islands – generally seasonal, with a heavy stress on cultural and environmental resources. Both islands have made a concerted effort to utilize tourism as a community-development tool for the more rural areas, which has met with mixed success – and has raised a whole new set of issues, including oversaturation. In May 2017, a public symposium, hosted by the Institute of Island Studies at University of Prince Edward Island, in concert with the Rural Policy Learning Commons and Meetings and Conventions PEI, brought together experts on rural tourism from both islands to share stories and best practices and policies in dealing with tourism that in some ways – at least anecdotally – has reached and even surpassed its saturation point. Based on a dialogue generated by the Symposium, this paper provides a synthesis of the creative ways rural communities and policy makers on Iceland and Prince Edward Island have met the challenge on these two islands. It then offers an analysis (grounded in McElroy and Albuquerque’s 1998 article, “Tourism Penetration Index in Small Caribbean Islands,” Annals of Tourism Research 25(1), pp. 125-68) of how well those strategies may be working.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».