A Development Strategy for the Revival of Tourist Hotspots following the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing Covid-19 crisis has hit many sectors and industries in the hardest possible way. Travel and tourism-related activities have not been an exception. We contend that a systemic approach can be developed and implemented in order to trace and certify individuals who do not present an epidemiological risk to other people, and also to manage their close interaction. This could lead to the certification of a large proportion of the population—millions worldwide—as not representing a risk of infection to others. It can justify the implementation of a system that can speed up the reactivation of several economic sectors and industries, protecting jobs and accelerating economic recovery in many countries. People who have been ill with Covid-19 have acquired the corresponding antibodies and, therefore, have immunity to the disease, they could travel freely, thereby helping to reactivate the economy. We will explain in this paper how a number of high-tech tools can be implemented as a crowd control system to identify those who do not represent a risk to others, either because they have acquired immunity or because they can be regarded as not carriers of a communicable disease. We devise a method based on the use of a 3D-diagram that shows the existence of an inverse relation between the number of tests performed and the number of individuals that have contracted the disease. The results of the study suggest that the implementation of a new epidemiological tourist strategy in Cuba can help to reactivate tourist activities in the country while avoiding the creation of new hotbeds of infection for Covid-19.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».