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Enregistrement W2075830628 · doi:10.1080/14616680500164849

Mountain Tourism: Toward a Conceptual Framework

2005· article· en· W2075830628 sur OpenAlexaff
Sanjay K. Nepal, Raymond Chipeniuk

Notice bibliographique

RevueTourism Geographies · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesTexas A and M University
Mots-clésRecreationTourismAmenityZoningGeographyEnvironmental planningResource (disambiguation)Environmental resource managementConceptual frameworkBusinessPolitical scienceSociologyArchaeologyEnvironmental scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A conceptual framework is proposed to examine tourism and recreation issues in mountainous regions. First, six mountain-specific resource characteristics are discussed, which include diversity, marginality, difficulty of access, fragility, niche and aesthetics. It is argued that these characteristics are unique to mountainous regions and, as such, have specific implications for mountain recreation and tourism development. The paper then examines the changing nature of recreation and tourism use in the mountains, especially increasing levels of recreation and tourism activities sought by local recreationists, tourists and amenity migrants, and the implications of these activities for mountain tourism planning and management. A three-class system of recreation and tourism land-use settings is proposed to resolve planning and management challenges associated with increasingly diverse needs of these users. Tourism planning and management in mountainous regions should consider and incorporate mountain-specific resource characteristics. It is argued that the proposed framework not only assists in developing an integrated perspective on mountain tourism planning and management but also advances research fronts in areas of mountain resource characteristics, mountain amenity users and mountain recreational zoning.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations201
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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