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Enregistrement W2902647535 · doi:10.4000/etudescaribeennes.13959

La mise en tourisme de la ville : de la transformation de l’espace à la résilience de la destination

2018· article· fr· W2902647535 sur OpenAlexaff
Boualem Kadri, Cyril Martin, Benoît Duguay

Notice bibliographique

RevueÉtudes caribéennes · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La mise en tourisme constitue aujourd’hui un mode de développement recherché aux plans politique et professionnel, mais encore peu analysé au sein de la communauté scientifique. Les villes, dont plusieurs sont des destinations importantes, sont notamment soumises à une dynamique de transformations multiples (architecturale, sociales et capitalistiques), et de ce fait seraient perçues comme un objet et un modèle de compréhension des enjeux de la société actuelle, dont la capacité de résilience fait face à divers phénomènes (climatiques, épidémiologiques, sociopolitiques). L’activité touristique à travers la mise en tourisme des territoires devient alors un objet d’observation et d’analyse de la résilience de cette destination. Comment appréhender le processus de mise en tourisme pour les villes et métropoles soumises à une adaptation continue, notamment en tant que destination touristique ? La mise en tourisme, dans le cas d’une ville/métropole, passerait d’une perspective centrée sur la transformation de l’espace à celle d’une dynamique de projet, de renouvellement et donc de résilience de la destination. Le processus de mise en tourisme sera approché selon deux perspectives : une première plus conceptuelle et sémantique du concept de mise en tourisme utilisé par divers auteurs ; une seconde, plus appliquée, examinera les actions et les représentations d’acteurs engagés dans le processus de la mise en tourisme, selon trois cas d’études.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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