The prospects of tourism and hospitality industries as drivers of Local Economic Development (LED): The case of Port St Johns (PSJ), Eastern Cape, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Globally, the tourism and hospitality sectors contribute meaningfully to both developing and developed economies. These sectors have been identified as drivers of local economies due to the potential number of jobs they can create. However, Port St Johns (PSJ) remains one of the poorest tourism regions despite the number of tourists that come to the area and the revenue generated through these sectors. Consequently, the paper explores the prospects of tourism and hospitality contribution to local economic development in the context of PSJ. A simple random sampling technique, characterised by face-to-face surveys on the residents in PSJ was utilised to collect data. The findings indicate that the majority (75%) of respondents are aware of tourism development activities that take place in PSJ and the potential to contribute to Local Economic Development (LED). The findings of this paper recommend that PSJ tourism stakeholders (public sector, private sector and local communities) should partner to ensure that tourism development initiatives that take place in the area are optimised. These findings have implications for the stakeholders such as local business, tourism planners, community and the municipality that are responsible to manage the local industry. Furthermore, stakeholders must be part of the development process from the outset. Hence it is recommended that the findings of this paper be utilised as a basis of developing an opposite strategy for tourism and hospitality industries to drive LED.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».