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Enregistrement W7102688999 · doi:10.1080/14616688.2025.2580398

Asset mapping for sustainable tourism development in UNESCO’s Frontenac Arch Biosphere reserve

2025· article· en· W7102688999 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueTourism Geographies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeotourism and Geoheritage Conservation
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilMitacs
Mots-clésBiosphereAsset (computer security)TourismSustainable developmentSustainabilityArch

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tourism is an evolving sustainable development pathway for rural communities, which UNESCO biosphere reserves are well-positioned to contribute to. The potential benefits of rural tourism, however, have not always taken shape as predicted, or are sometimes distributed inequitably. Responding to a need for more strategic sustainable tourism development strategies that generate livelihood for rural communities, we conducted a geographic asset mapping case study in the Frontenac Arch Biosphere (FAB), Ontario, Canada. Working with community partners, this research aimed to identify and, where relevant, map the tangible and intangible assets that may support sustainable tourism development in the FAB and understand the challenges impeding these developments across the Biosphere’s three distinct zones. Through asset mapping workshops and interviews involving tourism operators, artisans, farmers, and conservationists, spatial and thematic findings were summarized and interpreted using a capitals framework, comprising seven types of capital identified in the literature as central to sustainable rural development and livelihoods. 128 tangible assets were mapped and a series of intangible assets were identified, including an ethic of sustainability and the capacity to teach, among others. These findings provide insights into how local assets, tangible and intangible, can be leveraged in a coordinated way to facilitate sustainable tourism.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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