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Enregistrement W3036057955 · doi:10.5430/rwe.v11n3p251

Econometric Analysis of Tourist Demand in the Absheron Peninsula (Baku-Azerbaijan)

2020· article· en· W3036057955 sur OpenAlexvenueno aff
Gadir Bayramli, Vasif Aliyev

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismPeninsulaEconomyState (computer science)Order (exchange)BusinessRegional scienceGeographyEconomicsFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today’s modern world, tourism has become an ascendant business, withal one of the most remuneratively lucrative and dynamic sectors of the economy. The tourism business is correspondingly developing on the Absheron Peninsula (Baku-Azerbaijan), where the development strategy is mainly conducted by the state. Since tourism has an impact on the development of the territory: it avails to replenish the budget, ameliorate convivial and market infrastructure, engender incipient jobs and contributes to the development of employment, the main directions of state measures for the development of the tourism industry of the Absheron Peninsula are withal identified. Since the tourism industry is developing on the Absheron Peninsula (Baku-Azerbaijan), it is suggested to develop new tours and routes, ways to expand cooperation with leading universities of the world in order to develop exchange of experience. The article discusses the historical development of tourism on the Absheron Peninsula (Baku- Azerbaijan). The definition of the rudimental concepts of the tourism industry on the peninsula is provided, the socio-economic factors in this area are deemed. Since the economic factor plays a paramount role in the development of this area, the key development areas are identified. The research results can be applied in the further development of the Absheron Peninsula tourism business (Baku-Azerbaijan). The study is predicated on an analysis of literary and statistical sources. The fundamental data in the research process were designators of the tourism industry in Azerbaijan. The assessment of the prospects of tourism development on the Absheron Peninsula (Baku-Azerbaijan) is presented. Thereafter, the estimation methodology is discussed with a presentation of the univariate characteristics of the data. Determinately, the estimation results are discussed and conclusions are drawn from the findings. The consequentiality of the financial component of scholastic tours that require certain investments is indicated. In the process of research, quandaries were identified along with their solutions.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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