Notice bibliographique
Résumé
Tourism is one of the largest economic industries in Florida. In 2015, a record 106.3 million tourists visited Florida (about five visitors per resident), with an economic impact of about $90 billion. Tourism also provides additional benefits for federal, state, and local governments in the form of taxes (e.g., excise, sales, income, and property taxes). In Florida, tourism accounts for over one million direct jobs and an additional 1.5 million indirect and supply chain jobs. The three industries or business sectors most impacted by tourism and currently experiencing substantial growth in the state, include: leisure and hospitality (e.g., hotels, restaurants, museums, amusement parks, entertainment), transportation (e.g., cruise ships, taxis, airports), and retail trade (e.g., gas stations, retail stores). The 106.3 million tourists comprise approximately 91.2 million out-of-state visitors, 3.9 million Canadian visitors, and 11.2 million overseas visitors. The domestic visitors are anticipated to grow by 20% in 2018. Tourism and the associated industries in Florida are highly vulnerable to climate change over time. The state population and real estate markets continue to grow in the coastal areas, with corresponding increases in property values at risk. In addition, there are losses associated with the properties used to mitigate the effects of climate change. In summary, indicators of climate change, such as higher sea levels and more frequent and powerful hurricanes and other extreme weather events, have the potential to severely impact the tourism industry in Florida.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,401 | 0,124 |
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 ».