Negotiating Constraints to the Adoption of Agent-Based Modeling in Tourism Planning
Notice bibliographique
Résumé
Recent work exploring the use of agent-based models (ABMs) in a planning support role must be accompanied by an evaluation of the possible constraints that exist to the use of these models. This research presents an evaluation, from the perspective of professional tourism planners, of the potential for ABM of tourism dynamics to serve as a planning support system (PSS). Tourism is a phenomenon that is inherently individually based, with many interacting processes occurring at multiple scales, across space and time. This makes it a natural environment in which to test an ABM-based PSS. We conducted a series of interviews with tourism planners operating in the Canadian province of Nova Scotia, a region where tourism plays an important economic role. These interviews consisted of a general-needs overview, coupled with an assessment of a prototype model we developed, called TourSim. The interviews sought to uncover the specific planning tasks to which ABM would be best applied and identify areas of adoption constraint. The results of this research indicate that TourSim served as a scenario development tool, with a focus on data analysis and communication. Conversely, TourSim was reported to lack transparency, which affected the confidence that planners had in its results. This evaluation clarifies the path forward for developers looking to introduce ABM to planning practice.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».