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Enregistrement W4251584403 · doi:10.32920/ryerson.14647041.v1

The Tourism-Migration Nexus: Towards a Theory of Global Human Mobility

2021· preprint· en· W4251584403 sur OpenAlexaff
Nicolas Clemens Wilhelm Rode

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismNexus (standard)Economic geographyTransnationalismSustainabilityConsumption (sociology)GlobalizationGovernment (linguistics)Tourism geographyEconomyPolitical scienceEconomic systemSociologyPolitical economyDevelopment economicsEconomicsPoliticsSocial scienceMarket economyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper argues that, despite multidisciplinary efforts, migration and tourism studies remain restricted by the paradigms to their own specialized industries: policy-relevant approaches geared towards government agencies and their fields of intervention in the case of migration studies as well as management perspectives directed to the expansion, marketing, and consumption of the travel industry in the case of tourism studies. The aim of this paper is to critique the trend of securitization in both fields of research and to hint at similarities in impact and meaning. Apart from the differentiation between consumption and production-led migration, both phenomena tourism and migration have a lot in common. Both are major driving forces of globalization and social change on the local level. By discussing recent critical literature on transnationalism, migration and tourism, this paper argues that hybrid forms of human mobility and the similar economic, environmental and social impact of tourists and migrants lead to the urgent reconfiguration of the social science paradigm through which the governance of human mobility is being studied. Ultimately, this paper wants to cross both perspectives and hint at similar issues of identity, social diversity, and sustainability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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