Essex County Agri-Tourism: Exploring Regional and Farm-Level Diversification
Notice bibliographique
Résumé
The character of many Canadian rural regions is changing rapidly as farms continue to become larger and more specialized and new (ex)urban actors influence rural economies with new expectations of rural space. In Essex County, Ontario, this changing character is being directed, in part, through tourism promotion and by leveraging its location within a designated wine appellation. As tourism is being pushed to a more prominent position within the County’s brand, farmers are provided opportunities to capitalize on increased visitation and an evolving perception of the region. Considering this regional context, this research aims to explore the uses of and motivations behind agri-tourism in Essex County, Ontario by three stakeholder groups: farmers, winery owners, and the Destination Marketing Organization (DMO). To accomplish this, document analysis was conducted alongside interviews with agri-tourism providers and DMO representatives. The dominant narrative emerging from analysis is the development of an emerging tourism destination. While winery owners actively collaborate to co-create a wine destination with the help of the DMO, farmers who have diversified into agri-tourism provision are more likely to work in silos and cultivate a personal niche without regard for a regional brand or destination creation. Though tourism promotional materials emphasize local food and beverages, it is questionable if farmers are actively buying into or are aware of this potential tourism opportunity. This research contributes to an understanding of Canadian farm diversification, particularly within the context of an emerging tourism destination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».