On Cooling the Tourist Out Notes on the Management of Spoiled Expectations
Notice bibliographique
Résumé
This article focuses on the social world of the commercial whale watch cruise. It draws on several years of participant observation research with marine field scientists, particularly field scientists who serve as naturalists on commercial whale watch cruises. Using Erving Goffman’s work, the essay details how the naturalist’s narration is an example of “cooling the mark out” that Goffman conceptually outlined and others have explored. In the social world of the commercial whale watch, the naturalist is the “operator and the tourist the mark”. It is argued that the naturalist’s narration is the principal means for cooling the tourists’ out. This is done within a context of the operator anticipating a set of spoiled expectations the tourist is likely to experience. While this essay extends the work of Goffman and others who have explored different settings of the cooling out process, it substantially differs from them. Past studies have focused on the cooling out process primarily within a context of individual face-to-face interaction. This essay looks at the commercial whale watch as a social setting of cooling out the mark not on a face-to-face basis but as a process of a “group of individuals who are being “cooled”. Most importantly, this is viewed as occurring not after they have been conned or duped but in anticipation of their likely experiencing a set of spoiled expectations.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».