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Enregistrement W3181074986 · doi:10.32782/2224-6282/168-15

GENERAL TRENDS IN THE DEVELOPMENT OF THE TOURISM SECTOR IN UKRAINE BEFORE AND AFTER COVID 19

2021· article· en· W3181074986 sur OpenAlexaboutno aff
Halyna Ноryn

Notice bibliographique

RevueEconomic scope · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueDiverse Scientific Research in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismQuarter (Canadian coin)Diversification (marketing strategy)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessEconomyState (computer science)GeographyEconomic growthAgricultural economicsEconomicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article deals with the development of the tourism sector in Ukraine. According to the 2026 Strategy for the Development of Tourism and Resorts in Ukraine is determined that the sphere of tourism is associated with the activities of more than 50 industries, and its development diversification of the national economy, preservation and development of cultural potential. Tourism flown into Ukraine is estimated by the World Economic Forum. They estimated the total income from tourism in Ukraine in 2019 at 1.3 billion US dollars. Tourist flows in Ukraine is also observed by statistics of Ukraine. Analysis of statistics shows a significant increase in sales in summer and a decrease in sales in the off-season and winter. Tourism market in Ukraine during COVID-19 is researched, too. According to the State Statistics Service, value of sales by travel agencies in the second quarter of 2020 decreased by 95.8% from the recovery to the second quarter of 2019 and hotel services decreased by 84.1%.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations0
Publié2021
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