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Enregistrement W4295916186 · doi:10.22364/fg.19.5

Is travelling currently a risk? The impact of COVID-19 and war in Ukraine

2021· article· en· W4295916186 sur OpenAlexaboutno aff
Elīna Apsīte-Beriņa, Andris Klepers, Ieva Jegermane, Linards Lapa

Notice bibliographique

RevueFolia Geographica · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRIPS architectureVisitor patternPandemicTourismCoronavirus disease 2019 (COVID-19)LatvianQuarter (Canadian coin)Political scienceGeographyDevelopment economicsEconomicsEngineeringLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study is to examine how regular travellers’ behaviour and views regarding international travel have changed as a result of the Covid-19 pandemics and the war in Ukraine. The study includes three research questions 1) how much is travel missed and how do pandemics affect international travel behaviour? 2) how do regular travellers view the danger associated with pandemics and the war in Ukraine? 3) to what extent are future travels perceived as risky? The research is based on statistical data on outgoing tourism and domestic visitor monitoring data analysis, and interviews with 33 regular Latvian travellers. The interviews were conducted during the first quarter of 2022. According to the findings, regular travellers currently feel a lack of excitement about planning trips or international travel experiences. Those who frequently travel for business report a lower level of longing for this experience. The habit of travelling locally has increased due to the lack of international alternatives during the pandemic with restrictions on global mobility. Regular travellers accept the inconveniences caused by the Covid-19 restrictions, but they were afraid and applied self-protection strategies, or even refused to travel entirely, during the first month of the war in Ukraine. Finally, regular travellers are not going to refrain from taking multiple journeys overseas or to Western European countries in the next six months but will avoid travels to zones of military conflict.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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