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Enregistrement W2946328159 · doi:10.6084/m9.figshare.14272256

The results of ecotourism policies in protected areas in Brazil and Canada

2021· dataset· en· W2946328159 sur OpenAlexaffabout
Fabrício Scarpeta Matheus, Sidnei Raimundo

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcotourismGeographyTourismNature tourismEnvironmental protectionRegional scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose of topic: Policies and definitions of ecotourism address, basically, three aspects: environmental conservation, environmental awareness of visitors, and involvement of local communities. From that approach, the objective of this study is to analyze the results of public policies for public use development in protected areas. Methodology and approach: Through case study methodology we analyzed two protected areas, Alto Ribeira Tourist State Park (PETAR), located in the State of Sao Paulo, in Brazil, and Strathcona Provincial Park, situated in the province of British Columbia, Canada. The multiple case study was based on two sources of evidence, the identified public policies documents, and interviews with the various stakeholders: government, local community, and visitors. The analysis of documents and interviews was performed through content analysis. The public policies were discussed within the conceptual and legal frameworks for protected areas and public use in both countries. Among the key findings, we observe that public policies focus on more permissive activities, as in the Canadian case, or on its restriction, like in Brazil, is not the most significant aspect for the conservation of the environment. Originality of the document: The outsourcing policy, already adopted by British Columbia and beginning to be implemented in São Paulo, has impacted more directly the three analyzed aspects.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,017
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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