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Enregistrement W2266406352

The Challenges of Integrating Tourism into Canadian and Australian Coastal Zone and Management

2003· article· en· W2266406352 sur OpenAlexaboutno aff
Alison Gill, Lorne K. Kriwoken, Suzanne L. Dobson, Liza D Fallon

Notice bibliographique

RevueUTAS Research Repository · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCruise Tourism Development and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismCruiseRecreationMarine conservationEnvironmental resource managementEcotourismWildlife tourismEnvironmental planningFishingScuba divingTourism geographyCommercial fishingBusinessGeographyFisheryOceanographyPolitical scienceEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses the challenges of integrating tourism into Canadian and Australian coastal zone management. Comparisons are drawn between coastal and marine tourism resources in Australia and Canada. The resources considered include the cruise ship industry, recreational boating, fishing, sea kayaking, SCUBA diving and marine wildlife tourism. In the introduction, some of the problems of definition and data are addressed. Tourism is described as an industry, but unlike many traditional industries, the tourism arena consists of a myriad of players and sectors. After the comparison of tourism resources in both countries, the power and politics associated with managing user conflicts in marine areas in British Columbia and Australia are discussed. The third part of the article looks at the challenges of environmental management for coastal and marine tourism; specifically, the article focuses on issues arising from the creation of marine protected areas and the development of sustainable whale watching operations. The authors conclude with two case studies, the cruise industry in Pacific Canada and the recreational fishing industry in Australia.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0150,005
Communication savante0,0130,004
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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