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Enregistrement W2047231774 · doi:10.1139/x04-184

Forest harvesting, resource-based tourism, and remoteness: an analysis of northern Ontario's sport fishing tourism

2005· article· en· W2047231774 sur OpenAlexafffundvenueabout
Len M. Hunt, Peter C. Boxall, Jeffrey Englin, Wolfgang Haider

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of AlbertaMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesMinistry of Natural ResourcesNorthwestern University
Mots-clésFishingTourismRevenueResource (disambiguation)BusinessForest managementGeographyRecreationEnvironmental resource managementNatural resource economicsEconomicsFisheryForestryEcologyFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper assesses the impact that the routine application of Ontario's forest management planning process has on the revenue generation of sport fishing tourism sites. The analysis employs a hedonic pricing model to examine jointly these effects on revenue for three tourism experiences. These tourism experiences offer different degrees of remoteness, and as a consequence, require different levels of effort and cost to visit. Modelling the relationship between price and attributes of sites such as remoteness permits the analysis to forecast the revenue generation potential of sport fishing tourism sites under a range of forest management schemes. The results show that the extent of forest harvesting had no statistical relationship with prices charged for fishing packages at road-, boat-, or train-accessible sites and a negative but small impact on the prices charged for fishing packages at sites accessible by float plane.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,158 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2005
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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