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Enregistrement W2916269999 · doi:10.5539/ach.v11n1p52

The Vernacular Landscape, Developing and Promoting Tourism in ChiangKhong District, Chiang Rai Province

2019· article· en· W2916269999 sur OpenAlexvenueno aff
Maneerat Pachankoo, Zhongwei Shen

Notice bibliographique

RevueAsian Culture and History · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueRemote Sensing and Land Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChiang Rai Rajabhat University
Mots-clésVernacularTourismCultural landscapeGeographyPromotion (chess)SociologySocial sciencePolitical scienceArchaeologyArtPoliticsLiteratureLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study comes from observing and studying about the area based strategy of change in Chiangkhong to be the city that can be balanced and stable in the midst of tourism and economic development. It focuses mainly on using the vernacular landscape. The objectives of this research are (1) to study surrounding areas and the identity of the vernacular landscape in ChiangKhong, Chiang Rai province, (2) to study about the roles of the vernacular landscape that effects the present promotion and development of tourism in ChiangKhong. The methods used in this study are reviewing literatures and related researches; including observing areas to collect data about landscape according to the meaning of the vernacular landscape and information about all 7 sub-districts about the role of landscape to tourism issues, interviewing people who are related, then analyzing and give descriptive summary. The study has shown that the vernacular landscape in ChiangKhong occurred by natural and cultural factors. All factors are connected; the Mae-Khong river, varieties of ethnic groups and Buddhism are the reasons that people’s way of life, culture, tradition, and belief are influenced. Also, this caused the vernacular landscape to have a “combine” form and show the identity of “place” clearly. Bringing out the vernacular landscape to promote and support recent tourism plans can be divided into 3 categories; which includes using original assets, adapting and improving the original assets and creating new activities in forms and types of the vernacular landscape, both in hardscape and softscape.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,159 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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