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Enregistrement W2483396979 · doi:10.2495/sdp-v11-n3-345-354

The landscape as a tourist resource and its impact in mountain areas in the South of Castilla-La Mancha (Spain)

2016· article· en· W2483396979 sur OpenAlexvenueno aff
Iván Corral Sánchez

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMediterranean and Iberian flora and fauna
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismResource (disambiguation)GeographyEnvironmental impact assessmentEnvironmental resource managementArchaeologyEnvironmental sciencePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interiors and middle mountain areas have experienced a growth of rural tourism since the end of the 20th Century. This increase is explained, among other things, by the commitment of entrepreneurs and local development groups, as well as changes in the preferences of travelers: they behave in a more segmented way, with greater environmental awareness and enhancing rural spaces. In the rural environment, the landscape has become a not marketed tourist commodity. Communication is inserted within a line of research that analyzes the location of rural tourism lodgings and the tourist experience in the temporal spatial consumption process of the landscape. Its growing use in tourism has led to propose a methodology based on the analysis of preferences and ratings that tourists make. The work is focused on the mountains of the Southeast of Castilla-La Mancha, where a survey that seeks to understand tour-ists behavior and perception in rural destinations has been made. Results place the landscape as the main resource in the tourist experience.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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