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Enregistrement W2886265548 · doi:10.34624/rtd.v2i13/14.12201

An analysis of the agritourism industry in Western Newfoundland: potentials & impediments

2020· article· en· W2886265548 sur OpenAlexaffabout
Morteza Haghiri

Notice bibliographique

RevuePROA-UA · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueBusinessAgricultureProduct (mathematics)Competition (biology)Gross domestic productVisionProduction (economics)EconomyAgricultural economicsEconomicsGeographyEconomic growthFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Agriculture, Aquaculture and Fishery sector of Newfoundland and Labrador plays important role in terms of its contribution to the employment and gross domestic product despite the fact that the sector has recently been under enormous pressure from structural changes. Producers in Newfoundland and Labrador are facing a series of challenges, including high production costs arisen from increasing inputs prices, rules and regulations imposed by the federal and provincial governments, increased competition in output markets, and the turmoil of global economy. As a result, producers will have to find new ways that generate additional income to the on-farm revenues. Agritourism is one option that can potentially increase the incomes of small farms while preserving the viability of rural economies in the region. This paper aims to analyse the agritourism industry inWestern Newfoundland by conducting a comprehensive field survey during spring and summer 2008. The recommendations made from the results of this study provide new visions for policy makers to understand better the industry, recognise the impediments, and make appropriate decisions at the local and provincial level.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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