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Enregistrement W3015086528 · doi:10.12775/qs.2020.002

Development and management of outdoor recreation: The case of Quebec

2020· article· en· W3015086528 sur OpenAlexafffundabout
Romain Roult, Denis Auger, Jocelyn Garneau, Paul Arseneault

Notice bibliographique

RevueQuality in Sport · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésRecreationPromotion (chess)SubsidyGovernment (linguistics)BusinessEnvironmental planningOrder (exchange)Local governmentPerspective (graphical)Environmental resource managementEconomic growthGeographyPolitical scienceEconomicsPublic administrationFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outdoor recreation is at the heart of several policies and measures with their goal being to reinforce the level of individuals’ physical activity as well as the development of communities. This is even truer in Quebec where the provincial government recently published (2017) an important note regarding the importance of outdoor recreation in the development of Quebec society. In this perspective, this study, using a quantitative approach through a survey, aims to analyze how outdoor recreation is managed and supported by the Regional County Municipalities (RCM), key actors in the territorial and social development in Quebec, and, to identify the terms and conditions for the practice of these outdoor activities in the RCMs. This study shows that there is no gap between supply and demand. However, the results reveal the importance of supporting and subsidizing promoters and outdoor organizations in Quebec while breaking into segments the pool of practitioners in order to put in place targeted communication and promotion strategies while also promoting the use of new technological information.

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)0,001
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,290 · 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'admission3
Résumé présentoui

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