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Enregistrement W4380684968 · doi:10.7202/1100524ar

The Biosecuritization of the Tourist City

2023· article· en· W4380684968 sur OpenAlexvenueno aff
Jordi Nofre, Manuel García-Ruiz, João Carlos Martins

Notice bibliographique

RevueACME · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNight-time city culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaCentro Interdisciplinar de Ciências SociaisUniversidade Nova de Lisboa
Mots-clésTourismGlobeEntertainmentPunitive damagesPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Corporate governanceScope (computer science)GeographyBusinessPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of COVID-19 on tourism has been enormous across the globe. The successful recovery of the tourism industry at the local, national, and global levels is strictly dependent on the efficient contention and mitigation of the COVID-19 pandemic at the global level and on the capacity of tour operators, governments, and other actors to generate complete trust among tourists. In this article, we examine the biosecuritization of Lisbon (Portugal) and the efforts carried out by the administration to preserve the city as a COVID-free urban destination. In this sense, we will examine two main strategies that have received little attention from the scholarly community, namely (i) the strengthening of repressive, punitive, and criminalizing policies against suburban working-class youths ('the perilous') within the scope of guaranteeing a COVID-free city for tourists ('the untouchables'), and (ii) the (in)governance of the urban night of Lisbon during the current pandemic. In the last section, we will argue how mobility restrictions, lockdowns, and nighttime curfews have shown us how central culture, arts, entertainment, and leisure are for not only the cultural and social life of many young and adult people in Europe but also for their socio-emotional wellbeing.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

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 technologies0,0080,018
Communication savante0,0070,001
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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