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Enregistrement W2885909856 · doi:10.7202/1055641ar

Innovation et authenticité en tourisme. Points de rencontre

2019· article· fr· W2885909856 sur OpenAlexaff
Isabelle Falardeau, Laurent Bourdeau, Pascale Marcotte

Notice bibliographique

RevueTéoros Revue de recherche en tourisme · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’apparente dualité entre innovation et authenticité en tourisme n’empêche pas le recours simultané à ces concepts. Chacun bien documenté dans les écrits scientifiques, ils y sont rarement mis côte à côte. Afin de comprendre les différences et les points de rencontre entre les deux, cet article propose une réflexion conceptuelle sur le sujet. Il montre l’évolution de la recherche sur l’innovation : phase préparatoire, émergence, cristallisation, foisonnement, tandis que la comparaison des différentes typologies d’innovation fait ressortir les particularités de chacune, mais surtout leur similitude. L’authenticité est un concept critiqué. Ses définitions sont peu consensuelles, la plupart des auteurs préférant présenter des typologies. Celles-ci se sont chronologiquement succédé, mais aussi affrontées. L’innovation et l’authenticité en tourisme ne sont pas que des concepts parallèles, ils s’entrecroisent également. Au niveau théorique, l’authenticité négociée, l’authenticité émergente ou l’invention de tradition représentent des points de rencontre entre innovation et authenticité. Certains types de tourisme permettent également d’illustrer cet enchevêtrement (par exemple ceux associés à l’économie collaborative ou au mouvement lent). Les organisations touristiques jouent elles aussi de ces points de rencontre dans leur offre touristique ; afin de s’adapter aux attentes et aux valeurs contemporaines, elles se doivent d’innover. Néanmoins, elles doivent aussi demeurer authentiques afin de conserver un sens à l’activité touristique qu’elles proposent.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,286 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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