Innovations in mountain guide training for the tourism business in Almaty
Notice bibliographique
Résumé
The relevance of the proposed project is due to three main factors.The first is the real level of unemployment, which, according to experts, is quite high in Kazakhstan. The second is the consequences of the COVID-19 pandemic and the third is the consequences of the events of January 2022 in Almaty. Unemployment in Almaty, according to official data for the first quarter of 2021, was 5.2% (according to Finprom.kz). But, in fact, this figure is much higher and concerns primarily young people. That is why our project is designed mainly for young people of student age studying in universities with a degree in Tourism. The purpose of the article is to show what kind of innovations should be used to train mountain guides, taking into account the socio-economic problems of Almaty. The development of domestic and inbound tourism has always been an important part of tourism business of any state, including in the Republic of Kazakhstan. At the same time, mountain tourism programs are relevant. In this regard, in the context of the COVID-19 pandemic, a shortage of qualified mountain guides has become apparent and aggravated. Also, often the services of a guide are performed by persons who do not have professional training to work with clients in the mountains. This fact is confirmed by periodic extreme situations, led by an unprepared guide. This article describes our innovative experience in training mountain guides for the tourism business in Almaty. This article describes our innovative experience in training mountain guides in tourism business in Almaty. The choice of training this particular category of specialists is due to the presence of a large amount of tourist and recreational resources for the development of mountain tourism near the city of Almaty. We believe that the mountain guide training project will be in high demand.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».