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 STUCHLÍKOVÁZákladní 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.