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Enregistrement W2047387979 · doi:10.1080/13683500903545040

The short and long of collaborative planning in the mountain resort destination of Canmore, Canada

2010· article· en· W2047387979 sur OpenAlexaffabout
Tazim Jamal, Dan McDonald

Notice bibliographique

RevueCurrent Issues in Tourism · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDestinationsOvertimeStakeholderBusinessProcess (computing)Public relationsStrategic planningMarketingManagement strategyTourismProcess managementPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the outcomes of a collaborative planning exercise in the mountain town destination of Canmore, Canada, and offers a unique view of the experiences and challenges facing community leaders, planners and residents in post-process strategy implementation and monitoring. Diverse resident and stakeholder interests came together in 1994 in a year-long collaboration to develop a Growth Management Strategy (GMS). While short-term process outcomes are reported elsewhere, this paper focuses primarily on the medium- to longer-term outcomes and the experiences of participants eight–nine years after the GMS process ended. Tangible and intangible, as well as direct and indirect outcomes were identified. The results show that some gains appear to have faded overtime, significant challenges were experienced in strategy implementation and monitoring, while growth continued to impact the social–cultural fabric of the community. However, a number of positive gains and efforts indicate that collaborative processes complemented by citizen-based strategic visioning and strategic planning can be valuable for direction setting, growth management and sustainable community development in destinations like Canmore. Implications for research and practice are discussed. The study also suggests the need for a new planning paradigm to manage such complex community domains.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,005
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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