L’écosystème d’affaires comme perspective d’étude de la convergence des acteurs de l’œnotourisme en Val de Loire (France)
Notice bibliographique
Résumé
En France, les enjeux liés à l’économie du tourisme vitivinicole sont fondamentaux, autant pour l’accroissement de la fréquentation touristique des régions viticoles, que pour la stimulation de la vente des produits vinicoles. Malgré la richesse œnotouristique de la France, beaucoup d’acteurs proposent une offre encore peu lisible sur le marché national et international. La grande hétérogénéité des facteurs clés de réussite des principaux modèles de développement à l’international (Australie, Espagne, Portugal, Chili, Canada…) ne facilite pas notre réflexion quant à l’existence d’un écosystème d’affaires pertinent et universel. Notre travail de recherche consistera donc à fournir un cadre théorique susceptible de nourrir notre réflexion (l’approche par les écosystèmes d’affaires), et d’envisager des pistes de développement propres à nos régions, et plus spécifiquement à notre terrain d’étude, le Val de Loire (France). Les conclusions restent mitigées : il n’y a pas d’écosystème d’affaires fiable en Val de Loire, car aucun leader n’émerge, et il n’y a pas de vision partagée et de préservation du label sur le long terme.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 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) | 0,006 | 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 ».