Nuevas herramientas de investigación en turismo: el caso del Observatorio Turístico del Perú
Notice bibliographique
Résumé
Nuevas herramientas de investigación en turismoEl caso del Observatorio Turístico del Perú Una de las dificultades que deben enfrentar los investigadores que estudian la real idad social de algunos países de América Latin a es la carencia de datos fi ables.Con el mismo problema se tropiezan empresarios interesados evaluar posibilidades de inversión .Si bien las instituc iones públicas responsables de producir datos estadísticos han desarrollado nuevas herrami entas para recoger y difundir sus informaciones, raramente éstas logran ofrecer datos desagregados para distintos sectores.En el caso del turismo el problema es aún más evidente.Tratándose de una actividad relativamente nueva en el ámbito latino americano, es raro encontrar información rigurosamente tratada sobre los distintos aspectos ligados al movimiento turístico .Es por ello que los agentes que participan en la actividad manejan y difunden datos que no tienen sustento real y crean así falsas expectativas, principalmente entre las poblaciones menos informadas.Una de las maneras de suplir esta carencia ha sido la creac ión de observatorios turísticos, espacios de investigación y análisis del fenómeno turístico.Éstos no son exclusivos a países donde la información estadística es pobre o superficial.
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 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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».