A Behavioral Assessment of Tourism Transportation Options fo r Reducing Energy Consumption and Greenhouse Gases
Notice bibliographique
Résumé
energy use and GHG emissions in tourism destinations. The second phase conducts a discrete-choice experiment (DCE) to estimate tourist travel-mode choices under different trans-portation scenarios. In the final phase, the findings from the choice experiment are linked with the bottom-up modeling procedure to derive more behaviorally realistic estimates of energy consumption and GHG emissions associated with each of the scenarios. To illustrate the utility of the preceding approach, the methods are applied to a case study in Whistler, British Columbia. Whistler is a four-season destination located about 120 kilometers from Vancouver. It attracts an estimated 2 million visitors annually to its mountains for various leisure pursuits. Because of the strategic importance of the area’s high-quality natural resources to the destination’s competitive-ness, Whistler stakeholders have committed to implementing a range of transportation strategies designed to make it more sustainable (RMOW 2004). This study examines summer-visitor responses to various transportation options associated with travel to Whistler and models the direct energy consump-tion and associated GHG emissions resulting from these travel choices. The study focuses on one specific component of the travel to Whistler—trips between Vancouver and Whistler, which currently are dominated by private and rental cars. Day users from as close as Vancouver as well as overnight visitors from far and wide all must travel this corridor. In combination, the article’s theoretical and methodolog-ical frames as well as applied case study illustrate a behav-Joe Kelly (PhD, resource and environmental management) is director of strategic services at InterVISTAS Consulting Inc. in
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».