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Enregistrement W4362465824 · doi:10.3389/fhumd.2023.1130918

The Tourism Adaptation Classification (TAC) framework: An application to New Zealand's Glacier country

2023· article· en· W4362465824 sur OpenAlexaff
Samantha Strong, Emma Stewart, Stephen Espiner, Katherine Hanly

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Dynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismAdaptation (eye)Visitor patternTourism geographyEnvironmental resource managementDeskBusinessEcotourismGlacierCorporate governanceProcess managementGeographyRegional scienceEnvironmental planningPolitical scienceComputer sciencePhysical geographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alongside growing awareness of the significance of environmental change for glacier regions, and their tourism-dependent communities, is the realization of the need to adapt to changing conditions. Such adaptation is necessary for tourism operators, managers, and planners as well as the visitors themselves, and is part of building resilient tourism systems. This paper presents a conceptual framework for understanding the possible stages of adaptation in glacier tourism destinations. The Tourism Adaptation Classification (TAC) framework aligns three stages of adaptation (resilience, transition, and transformation) against adaptation strategies implemented by tourism stakeholders and identifies specific characteristics. Using a desk-based case study approach, the framework is illustrated with reference to Glacier Country in New Zealand's Westland/Tai Poutini National Park in relation to three core dimensions of the tourism system: tourism planning and governance; tourism business and operations; and visitor experience.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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