Tourism and the consumption of wildlife : hunting, shooting and sport fishing
Notice bibliographique
Résumé
1. An Introduction to Consumptive Wildlife Tourism 2. The 'Animal Question' and the 'Consumption' of Wildlife 3. The Lure of Fly-Fishing 4. The Scandinavian Sporting Tour 1830-1914 5. Controversies Surrounding the Ban of Wildlife Hunting in Kenya: A Historical Perspective 6. Game Estates and Guided Hunts: Two Perspectives on the Hunting of Red Deer 7. Shooting Tigers as Leisure in Colonial India 8. Conservation Hunting Concepts, Canada's Inuit and Polar Bear Hunting 9. Environmental Values of Consumptive and Non-Consumptive Marine Tourists 10. The Success and Sustainability of Consumptive Wildlife Tourism in Africa 11. Trophy Hunting and Recreational Angling in Namibia: An Economic, Social and Environmental Comparison 12. Welfare Foundations for Efficient Management of Wildlife and Fish Resources for Recreational Use in Sweden 13. What Happens in a Swedish Rural Community When the Local Moose Hunt Meets Hunting Tourism? 14. Arab Falconry: Changes, Challenges and Conservation Opportunities of an Ancient Art 15. Communicating for Wildlife Management or Hunting Tourism: The Case of the Manitoba Spring Bear Hunt 16. Catch and Release Tourism: Community, Culture and Consumptive Wildlife Tourism Strategies in Rural Idaho 17. Marine Fishing Tourism in Lofoten, Northern Norway: The Management of the Fish Resources 18. Footprints in the Sand: Encounter Norms for Backcountry River Trout Anglers in New Zealand 19. Australia as a Safari Hunting Destination for Exotic Animals 20. Conclusion: Consumptive Wildlife Tourism - Sustainable Niche or Endangered Species?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».