D 2020

Geographical distribution of sustainable tourism development of the countries of the European Union using the machine learning method

BOTLÍKOVÁ, Milena, Josef BOTLÍK, Petr JANÍK a Jana STUCHLÍKOVÁ

Základní údaje

Originální název

Geographical distribution of sustainable tourism development of the countries of the European Union using the machine learning method

Autoři

BOTLÍKOVÁ, Milena (203 Česká republika, garant, domácí), Josef BOTLÍK (203 Česká republika), Petr JANÍK (203 Česká republika, domácí) a Jana STUCHLÍKOVÁ (203 Česká republika, domácí)

Vydání

36th. USA, 36th IBIMA Conference: Sustainable Economic Development and Advancing Education Excellence in the Era of Global Pandemic, od s. 11090-11097, 8 s. 2020

Nakladatel

INT BUSINESS INFORMATION MANAGEMENT ASSOC-IBIMA

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

50901 Other social sciences

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Kód RIV

RIV/47813059:19240/20:A0000706

Organizační jednotka

Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě

ISBN

978-0-9998551-5-7

Klíčová slova česky

Udržitelnost; cestovní ruch; enviroment; Evropská unie

Klíčová slova anglicky

Sustainable; tourism; environment; European Union

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 2. 3. 2021 11:33, Ing. Milena Botlíková, Ph.D.

Anotace

V originále

On the one hand, the long-term growth of tourism leads to the development of the environment. The mass nature of tourism in recent years has created negative pressures on the social and natural environment. For these reasons, development needs to be geared towards sustainability. Creating an environment in which social, economic and environmental areas are consistent. Measuring the sustainability of tourism in the EU is based on the methodology of European indicators for assessing sustainable development. The article deals with the comparison of sustainable tourism of EU countries on the basis of selected indicators from individual areas of sustainability year-on-year comparison of 2012 and 2017 through machine learning methods and comparative analysis. The results show that there are countries that are still lagging behind in achieving sustainability goals in terms of renewables or waste production.