When Severe Weather Becomes a Tourist Attraction: Understanding the Relationship with Nature in Storm-Chasing Tourism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the mid-1990s, tourists can purchase storm-chasing tours to observe dangerous, potentially deadly natural phenomena—that companies cannot guarantee will occur. This context calls for a better understanding of the core aspect of the relationship between storm-chasing tourism and severe weather. What interest in severe weather spurs people to embark on storm-chasing tourism? How do they deal with severe weather becoming a tourist attraction through storm-chasing tourism? The present exploratory study investigates these questions using a qualitative methodology. It first examines the ways severe weather is depicted in participants’ discourse and on storm-chasing companies’ websites, illustrating they are multiple and intersecting. It then describes the various rationales used by tourists, guides, and owners when they discuss storm-chasing tourism turning severe weather into a tourist attraction, showing how the activity contributes to nature’s commodification process. Seeking to provide an initial anthropological interpretation of the findings, this study suggests that storm-chasing tourism brings together acceptance and exploitation of nature. Indeed, severe weather appears to be sought for its power over humans while also being marketed as an ordinary commodity. Albeit preliminary, this study sheds light on a fundamental feature of storm-chasing tourism that researchers have not yet fully addressed and enhances the comprehension of a piece of humankind’s relationship with nature in current Western societies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».