Notice bibliographique
Résumé
Human desire to interact with and learn about wildlife extends beyond charismatic megafauna. In the past two decades, insects have carved out a niche in the ecotourism sector. Entomotourism has emerged as a growing mainstream attraction for many tourists and insect enthusiasts alike (Lemelin 2015). This subsector of ecotourism encompasses a wide range of insect-related recreational activities, such as collection, educational or multimedia entertainment, and insect encounters in controlled environments, such as butterfly pavilions or insectariums (Lemelin 2013). Tourists all over the world may engage in activities such as photography, observation, entomophagy, and other forms of direct interaction with various types of insects. There are many explanations for this attention, including new technology (e.g., on-line chat groups and identification), the availability of digital images, and accessibility of new resources (e.g., field guides and insect organizations). Tourists are interested in insects for many reasons (Lemelin 2009). Some people love to see insects’ amazing color, behaviors, and unique features. Others like to see and photograph the spectacles of large congregations of insects. Some want to see rare species or to learn new things about insects. Still others want to learn about how insects can improve or maintain human well-being through pollination, food, and cultural heritage (Guiney and Oberhauser 2008, Durst et al. 2010, Yi et al. 2010). Many people like to learn about how indigenous peoples gained knowledge about or used insects (Hogue 1987, Huntly et al. 2005). Some people are even intrigued by the undesirable aspects of insects, such as crop consumption and biting humans (Kellert 1993, Huntly et al. 2005, Lockwood 2013).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».