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Enregistrement W2789472296 · doi:10.3727/109830418x15180180585121

The Gendered Natures of Polar Bear Tourism

2018· article· en· W2789472296 sur OpenAlexaboutno aff
Olga Yudina, Bryan S. R. Grimwood, Lisbeth A. Berbary, Heather Mair

Notice bibliographique

RevueTourism Culture & Communication · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismHegemonyArcticPower (physics)SociologyIdentity (music)Gender studiesPolitical scienceAestheticsPoliticsEcologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article offers a critique of nature-based Arctic tourism through a gender-aware analysis of representations associated with polar bear tourism in Churchill, Manitoba, Canada. The guiding purpose of our study was to analyze how "nature" is gendered in its construction and presentation through tourism, and to what effect. Our study focused on revealing dominant gendered expectations and understandings (re)produced in the Churchill polar bear tourism promotional landscape. Drawing on a critical discourse analysis of qualitative and visual promotional texts, we show how various representations of polar bear tourism impose hegemonic gender roles onto polar bear bodies, which are emplaced within a conventionally gendered landscape. As the "Polar Bear Capital of the World," Churchill's wildlife viewing industry relies on the (re)creation, dissemination, and maintenance of particular meanings and natures attributed to polar bears, as well as human–polar bear relationships, for economic benefit. This gives rise to questions about how power circulates with respect to Churchill's tourism production practices, gender being one of many axes of identity through which power operates and is interpolated. Ultimately, the article advances literature on gender-aware analyses of tourism and environment, and argues the promotion of gendered natures must be consistently questioned to create space for more equitable tourism practices.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,317 · 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.

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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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