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Enregistrement W3100856116 · doi:10.18280/ijdne.150502

Traditional Cultural Heritage vs. Film Sceneries: Evaluating the Degree of Sustainability of Cultural Landscapes

2020· article· en· W3100856116 sur OpenAlexvenueno aff
Esther San Sebastián Poch, U. Llano Castresana, Ander de la Fuente Arana

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArchaeology and Cultural Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismCultural heritageSustainabilityAestheticsMovie theaterSustainable tourismCultural tourismSociologyEnvironmental ethicsPolitical scienceGeographyVisual artsTourism geographyArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultural tourism is a good way to promote and, consequently, safeguard the cultural heritage of sites. Film tourism is an increasingly demanded form of cultural tourism more focused on the fictional rather than on the authenticity of sites, depriving them from their true identity. This article is proposing a system of indicators of sustainable development in order to evaluate and guarantee long-term sustainability in those sites identified with traditional cultural heritage and where films have been shot. The Historic Centre of Peñíscola, which was declared a Historic-Artistic Site in 1972 and has become film scenery in numerous occasions, has been chosen to be evaluated. The union of a series of film sceneries obtained from the cinema productions that best match the local heritage, through the latter has resulted in a final cultural landscape where the degree of conciliation between them is high. Therefore, the welfare of the host society is in balance with the tourist demands, which makes the Historic Centre of Peñíscola an accurate study case that can contribute to improve a methodology we aim to extrapolate to other tourist destinations threatened by a new uncontrolled mass of tourist.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,275 · 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'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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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