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Enregistrement W4290928936 · doi:10.1093/oxfordhb/9780190889555.013.11

Gender and Tourism in the (Very) Long Nineteenth Century

2022· book-chapter· en· W4290928936 sur OpenAlexaff
Cecilia Morgan

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTravel Writing and Literature
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismScholarshipFeminization (sociology)HospitalityIndigenousGender studiesTravel writingHistorySociologyPolitical scienceLiteratureArtLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The intersections of gender, travel, and tourism have received much scholarly attention, particularly since the publication of Sara Mills’s Discourses of Differences and Mary Louise Pratt’s Imperial Eyes. The travel writings and tourist experiences of European and Anglo-American middle-class women have been prominent in the field. Although much attention has been paid to their imbrication in both class and imperial relations, the wide range of women’s travel writing, its multiple layers, and the varied locations from which it was written suggest that no one model of “feminization” can be applied to its analysis. Scholars also have pointed to the gendered nature of work at tourist sites, whether in the provision of hospitality, the creation of souvenirs, and the presence of female guides. The travels of Indigenous and racialized women also help complicate our understanding of nineteenth and early twentieth-century tourist “gazes.” Although less has been written about male tourists that deploys gender as a category of historical analysis, the existing scholarship that does so suggests possibilities for future work.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,154 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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