COVID-19’s attack on tourism and the adventure communities that defended it
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has presented unprecedented uncertainty for the health, safety, and wellbeing of tourism dependent communities. In the first two years of the pandemic, it was estimated that COVID-19 led to four trillion United States Dollars in losses in GDP to the global tourism economy (UNCATD, 2021). The goal of this research is to understand how adventure tourism stakeholders in British Columbia’s (BC) Thompson Okanagan tourism region were affected by the pandemic. Results from this study include insight into the vulnerabilities and adaptation strategies of adventure tourism stakeholders and highlight cases of resilience in the Thompson Okanagan tourism region. This research was completed in partnership with the Thompson Okanagan Tourism Association (TOTA), a Canadian non-profit that represents and supports regional business and community tourism interests (TOTA, 2022). A collaborative research design with TOTA was used because it enabled the direct incorporation of tourism stakeholders’ needs into the research design and facilitated the rapid dissemination of results to key regional decisionmakers. The mixed-method exploratory research was successful in identifying impacts of COVID-19 on BC adventure tourism, barriers and limitations for response, strategies for navigating uncertainty, the importance of client and community relations, and pandemic-driven adaptations and innovations. Destination stakeholders in Thompson Okanagan adventure communities demonstrated a high degree of resilience to the onset of COVID-19. Key resilience findings from this study include adventure operators’ ability to strategize and reframe challenges into opportunities, the importance of diversified tourism markets, the impact of proactive communication among value networks, and an understanding of the relationship between sustaining the environment and sustaining adventure recreation. The results from this case study can be used to identify tourism vulnerabilities as well as areas of opportunity for resiliency and sustainability development.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».