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Enregistrement W3102455854 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.109

Assessment of the Attractiveness of Sacred Tourism

2020· article· en· W3102455854 sur OpenAlexvenueno aff
Saltanat D. Ussubaliyeva, Amina Uaisova, Gulzamira D. Aitbayeva, Mariyash Kh. Zhubanova, Yerkin Bessekey

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligious Tourism and Spaces
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttractivenessTourismObject (grammar)GeographyResearch ObjectRegional scienceComputer scienceAestheticsArtArchaeologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article presents the experience of scoring sacred objects, the most promising for the purposes of development of sacred tourism in the territory of Almaty region of Kazakhstan. These objects were the object of research, and the subject was the methodology of integrated assessment of these objects in order to determine the most priority and promising centers of sacred tourism in the studied territory. The research purpose is to determine the tourist attractiveness of sacred objects of Almaty region. The level of tourist attractiveness of sacred objects of Almaty region was assessed using the method of expert assessments. The tourist attractiveness of the studied objects was estimated in points by 3 groups (suitability, accessibility, significance) and by 6 indicators. 14 most attractive sacred objects for tourists of Almaty region were allocated. The obtained results allow the parties interested in the development of sacred tourism to concentrate their efforts on developing the most attractive sacred objects for tourists.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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