Ecosystem sustainability and resource-based tourism : linkages and indicators
Notice bibliographique
Résumé
The landscape of northern Ontario provides an ideal setting for resource-based \ntourism and, in recent years, the focus on tourism has increased due to the \npopularity of outdoor recreation and the notion that tourism can increase \ncommunity sustainability. Resource-based tourism is based on a wide range of \nactivities which are both consumptive and non-consumptive. As an industry, \ntourism can have significant impacts on natural, physical or social environments \nand it is important that the industry be managed sustainably. Currently, there is no \ngenerally accepted approach for examining the sustainability of the resource-based \ntourism industry and ensuring that resources are managed in the interests of future \ngenerations. The international forestry and tourism industries have adopted the \nconcept of sustainability indicators. Their initiatives provide guidance for the \ndevelopment of a regional framework for resource-based tourism. Through a \nworkshop and mail survey, members of the Northern Ontario Tourism Outfitters \nAssociation (NOTO) identified values that they believe are essential to the \nsustainability of resource-based tourism. This input, combined with data collected \nthrough a literature review, was utilized to develop a suite of indicators of \nsustainable resource-based tourism. An evaluation of each indicator was conducted \nand a revised framework of 23 indicators reflecting on ecological, economic and \nsocial values is presented. The framework will be useful to resource managers and \nthe tourism industry.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».