Notice bibliographique
Résumé
First of all, we must understand that there are various aspects of tourism with respect to its beauty, aesthetics, technical parameters, trade & commerce, training & education, innovation etc. If anyone wants to find the bondage between education and tourism, there can be various topics, concepts, factors, and parameters to portray the entity. Again, if Education is an aspect of tourism, then we can formulate a tourism course subject to beauty, aesthetics, technical parameters, trade & commerce, innovation and, last but not the least, the destinations – The prime capital for tourism; as a tourist has a destination whereas a traveler does not. So, pertaining to education and tourism, I shall focus on destination studies.It would be better to admit that tourism is the most special segment of human geography. This subject leads us to understand our planet and the culture of the world better than any other subject. So, we must also find a scientific way of studying tourism to understand the human race better. To start with, we must focus on the different destinations of the world, their geography – how to reach there, their culture, their heritage, their history, their socio-economy, interesting places to visit there etc. Once we grab it we have almost grabbed the major portion of the subject named tourism. So, let’s proceed.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,020 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,032 |
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 ».