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Enregistrement W4317491766 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e13106

The use of intangible heritage and creative industries as a tourism asset in the UNESCO creative cities network

2023· article· en· W4317491766 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensCanadian HeritageUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismIntangible assetCreative industriesAsset (computer security)Creative CitiesEngineeringBusinessEconomyCreativityGeographyPolitical scienceVisual artsArtEconomicsArchaeologyComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The creative economy has been recognized as key in urban development and planning, which the UNESCO Creative Cities Network (UCCN) consolidates. While benefiting from the label, the tourism sector also plays a fundamental role in the creative strategy. This paper explores how intangible heritage and creative industries can work as a tourism asset for creative cities and thus participate in their development. An NVivo thematic content analysis of all the tourism-related actions listed in the UCCN reports was performed to identify what types of cultural tourism products and actions are linked to the creative cities and to understand how they relate to their UNESCO creative fields to detect gaps and potentials. Tourism activity represents 17% of the total actions listed in the creative cities' reports, mostly concentrated in the Crafts & Folk Art field. The empirical results highlight tendencies that can be applied and adapted to future destinations with intangible assets on their territory and that want to work with the creative industries. Thus, this paper unveils an underexplored potential of synergies between two important economic and creative activities.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,216 · 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