Plany turystyczne mieszkańców miast w dobie pandemii COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Celem opracowania jest przybliżenie planów turystycznych mieszkańców polskich miast w dobie pandemii wywołanej przez wirusa SARS-CoV-2. W badaniach posłużono się techniką ankiety internetowej. Kwestionariusz rozpowszechniony został na turystycznych grupach tematycznych, działających w serwisie Facebook. Osoby aktywne na Facebooku za pośrednictwem mediów społecznościowych przekazały swoim znajomym link do kwestionariusza ankiety. Wykorzystano tym samym metodę kuli śnieżnej, pozyskując 402 respondentów. Niespełna ¼ badanych deklarowała brak chęci wyjazdu turystycznego w 2020 r., głównie z powodu panującej pandemii i obawy przez zakażeniem koronawirusem. Zdecydowana większość badanych planowała przynajmniej jeden wyjazd turystyczny. Znaczna część z nich porzuciła jednak zamiar wyjazdów zagranicznych na rzecz wypoczynku w kraju. Respondenci deklarowali głównie chęć pobytu w hotelach i ośrodkach wypoczynkowych, jednocześnie oceniając te obiekty jako najmniej bezpieczne pod względem epidemiologicznym. Panująca pandemia był źródłem wielu obaw, ale badani znacznie bardziej martwili się podwyżkami cen niż możliwością zakażenia koronawirusem. Oczekiwano, że w obiektach noclegowych stosuje się dezynfekcję, a także przestrzega się obostrzeń w zakresie dystansu społecznego i noszenia maseczek.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».