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Enregistrement W4387559836

Carnival as a Part of Event Tourism

2010· article· en· W4387559836 sur OpenAlexaboutno aff
Oleksandr Zyma

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismEvent (particle physics)HistoryArchaeologyPhysicsAstrophysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The carnival has always been aimed at getting emotional pleasure by acting and theatricalization. When organizing carnival tours one should take into account a number of tourists` requirements:hotel location – near the place where carnival events are taking place;presence of restaurants and quality food;hotel architecture ancient style;room interior and colour spectrum;a number of service staff;presence of shops or rentals of carnival costumes.The most popular South-American carnival is the one in Rio de Janeiro where only the tribunes of specially built dance floor accommodate over 850000 spectators. The biggest carnivals in North America are "West Indian carnival" in New York (3 million), "Caribbean carnival" in Toronto (1,5 million), winter carnival in St. Paul (USA).In Europe most of tourists are attracted by carnivals in London (up to 2 million people), Cologne (over 1,5 million people), Berlin (carnival of world cultures – about 1,5 million people), Nice (over 1 million people). Venetian, Roman, Valencia, Avignon, Lyons, Cologne and Nuremberg are considered the biggest in Europe. There are large carnivals in Africa (RSA, Angola), South Eastern Asia, and Australia.There are several reasons for carnivals popularity. First, any festivity is an effective recreation and people used the opportunity to rest after everyday work. Second, the carnival of later Middle Ages and the Renaissance was a specific protest against the church and royal power as well as the official culture. Third, the carnival is a holiday of permissiveness when a person ignored limitations and bans of the everyday life and could meet most of his/her physiologic and spiritual needs.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0860,018

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 Opus0,247
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,346 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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