The role of DMOs in sustainability transitions. A smart network approach
Notice bibliographique
Résumé
Addressing sustainability transitions in tourism destinations requires a comprehensive understanding of path-dependance, lock-in factors, trigger events and path shaping processes. To initiate sustainability transitions in tourism destinations, it is crucial to analyze the roles of various governance actors, particularly destination management organisations (DMOs). While the role of DMOs is undisputable for sustainability in tourism, there is a need to pay more attention to their ability to harness knowledge and contribute to path shaping processes. Therefore, this study combines quantitative and qualitative methods, including importance-performance analysis, content analysis and social network analysis, to explore the role of DMOs as spatially embedded structures in sustainable transitions of destinations. The results show that in terms of lock-in factors in unsustainable development, DMOs face challenges related to data, management, and methodology issues. However, by triggering the sustainability transitions as leaders of stakeholders´ network, DMOs can break the historical development path and shift destinations to new paths. The study concludes that DMOs can adopt smart roles as data miners, hubs, and boundary spanners, managing knowledge distribution and leading sustainability transitions in tourism destinations. The findings provide contributions to the new roles of DMOs and link sustainability transitions to a smart network approach.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».