Notice bibliographique
Résumé
Coffee attraction experiences: A narrative studyRefl ecting a rich global coff ee culture this paper explores the experience of visitors to coff ee attractions as refl ected through travel narratives published in the coff ee trade literature.It fi rst positions coff ee related tourism within culinary tourism and then examines the types of attractions related to coff ee.Using a typology of coff ee attractions derived from the literature on both attractions and coff ee travel narratives from fi ve specialized coff ee periodicals are reviewed.In doing so the paper makes a dual contribution to both furthering the study of attractions related to coff ee tourism and to using narrative study methods in tourism research.In particular it is suggested that the narrative methodology may be applied to the study of other sectors of culinary tourism.A limitation of this study however is the use of secondary sources mainly derived from the coff ee specialist literature.Nonetheless the narratives reveal the rich coff ee culture and coff ee experiences that can be associated with coff ee related travel.In addition this exploratory study using published coff ee narratives indicates the potential for future research investigating on a fi rst hand basis the coff ee experiences of tourists.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,016 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».