THE MATURATION OF TOURISM RESEARCH: EVIDENCE FROM A CONTENT ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Bu makale, turizm araştırmaları alanının içerisinden ve dışından yapılan alıntıları karşılaştırmaktadır. İçerik için, Annals of Tourism Research dergisinden (1-30. ciltler arası) alman ve 1254 adet referans girdisinden sistematik ve tabakalı bir örneklem kullanılmıştır. Turizm araştırmalarında kullanılan alan içi alıntıların fre ve eğilimini alan dışı alıntılarla karşılaştırmak amacıyla, veriler altı adet 5 yıllık dönem halinde gruplandırı Nudist Nvivo adlı program yardımıyla örneklemin odaklı kodlaması, beş analitik birim (yazar, başlık, yayın, < alan/bilimdalı) kullanılarak, üç genel kategori altında (turizm, turizm ile ilişkili ve turizm dışı) gerçekleştir Araştırmada, rekreasyon, boş zaman ve ağırlama gibi turizmle ilişkili kaynaklardan yapılan alıntıların, yıll sinde sürekli bir düşüş gösterdiği ve şu anda tüm analitik birimler boyunca %7 gibi bir orana gerilediği görül Öte yandan turizm alanından ve turizm dışı alanlardan yapılan alıntıların birbirine oranı, yazara göre %54 başlığa göre %56'ya %37, yayına göre %41'e %51, dergiye göre %44'e %49 ve bilimdalına göre ise %2Î olarak belirlenmiştir. Tek bir derginin kullanılmış olmasının getirebileceği sınırlamalara rağmen, seçile aracı için belirlenmiş olan alıntı modellerinin, turizmin bir bilimdalı olarak olgunlaşma sürecine ışık tuta düşünülmektedir.
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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 | 0,094 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».