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Enregistrement W1512930931

The Impact of Gaming on Rural Heritage Communities: A Case Study of Elora, Ontario

2010· dissertation· en· W1512930931 sur OpenAlexaboutno aff
Meghan Shannon

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyEnvironmental planning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the early 1990s, rural decline has led many communities to begin social and economic restructuring. Several locales are seeking alternative approaches to the primary sector to support their declining industrial base (Markey et al, 2008). The tourism industry is an alternative to traditional rural livelihoods. Rural amenities and scenic landscapes have encouraged stakeholders to develop heritage tourism. \n The commodification of heritage has a profound impact on the place identity of rural landscapes. This is illustrated in the Model of Creative Destruction. In an earlier paper, Mitchell (1998) described the process of creative destruction through 5 stages being early commodification, advanced commodification, early destruction, advanced destruction and post destruction. In later papers, Mitchell and Vanderwerf (2010) describe the model as one that predicts that rural landscapes may evolve through three identities; rural town-scape, heritage-scape (or heritage village) and leisure-scape. Communities will remain as heritage-scapes if the desire to preserve is a dominant motivation. In contrast, if stakeholders are motivated more by a desire to profit or promote economic growth, then investments in non-conforming venues may result. This ultimately will shift the identity from one of heritage-scape to leisure-scape of mass consumption. Such investments may jeopardize a tourist’s heritage-seeking experience, and their perception of the community as a heritage village. \n Gaming recently has been introduced as a form of rural economic development in communities that commodify heritage (i.e. heritage-scapes). The introduction of slot machine parlours at racetracks (racinos) has helped combat the decline in the horse racing industry (Thalheimer and Ali, 2008). Furthermore, the positive economic impacts of these facilities are numerous. Negative implications, however, also accompany this type of tourism development. To date, little research has been conducted on the impacts that racino gaming developments have on communities, and, more specifically, on heritage-scapes. This thesis seeks to address this deficiency in a case study of Elora, Ontario and the Grand River Raceway. \n The purpose of this study was i) to determine the impact of the Grand River Raceway on Elora’s identity as a heritage village; ii) to identify the positive and negative socio-economic benefits that the facility has on the community and iii) to provide recommendations to communities who are considering similar development. To meet these objectives, data were collected through business and tourist surveys, unstructured interviews and a content analysis of secondary sources. \nResults suggest that the Grand River Raceway has not compromised Elora’s identity as a heritage-scape, in the eyes of business owners and tourists. Although the presence of the Grand River Raceway suggests that Elora is at the stage of early destruction or is on the way to becoming a leisure-scape, its presence has not detracted from visitor experience, as predicted by the model. This situation is attributed to marketing, location and uniformity with the existing landscape. \nFurthermore, the Grand River Raceway has had both positive and negative socio-economic impacts on Elora. Some of the benefits include employment, tax revenues, sponsorships and financial contributions to the municipality. At the same time, however, the Grand River Raceway has created a divided community, generated several legal issues and resulted in an uneven distribution of economic benefits. It is recommended that public consultation and resident involvement in decision making will help to minimize these negative impacts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0180,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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