MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2093254456 · doi:10.1080/1743873x.2014.985226

Repurposing colonial tea heritage through historic lodging

2015· article· en· W2093254456 sur OpenAlexaff
Mohamed Aslam, Lee Jolliffe

Notice bibliographique

RevueJournal of Heritage Tourism · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesSabaragamuwa University of Sri Lanka
Mots-clésTourismCultural heritageIndustrial heritageRepurposingColonialismCeylonBusinessWork (physics)Heritage tourismCultural heritage managementEconomyGeographyHistoryArchaeologyEngineeringAncient historyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of types of lodging and leisure facilities were associated with the colonial tea industry in Ceylon (today Sri Lanka), including clubs for the planters' and the houses and bungalows of the managers and staff on the tea estates. Today some of these built heritage remains of the tea industry have been repurposed as heritage lodgings for tourists. Taking as a case study the tea-producing hill country of Sri Lanka, this paper identifies the heritage accommodations related to the legacy of the tea industry and discusses their role in heritage tourism, interpreting the region's tea heritage and industry to contemporary visitors. The paper draws from previous research on “tea character accommodations” and subsequent field-work in the region with tea lodging operators and tourism officials, focusing on operational challenges faced in repurposing historic lodgings for contemporary visitors. Lessons are offered for the sustainable reuse of built heritage associated with agricultural activities for the purpose of heritage lodgings.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Heritage TourismMême sujetDiverse Aspects of Tourism ResearchTravaux en français237 207