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Enregistrement W4389222237 · doi:10.59763/mam.aeq.v5i.55

Viajes de investigación para escuchar ballenas en la región del Pacífico Sudeste: un estudio de caso del turismo científico en Ecuador

2023· article· es· W4389222237 sur OpenAlexaff
Javier Onã, Ana Eguiguren, Paola Moscoso, Judith Denkinger

Notice bibliographique

RevueMammalia aequatorialis · 2023
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCruise Tourism Development and Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPersonaArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientific tourism is an emerging but poorly studied field in the Southeast Pacific region. We conducted a literature review to assess the current state of scientific tourism and included a case study of humpback whale-listening research tours off the coast of Esmeraldas in northern Ecuador. Additionally, we conducted online interviews to examine changes in people’s perception of whale-observation tours (comparing visual and auditory experiences). The literature review revealed more published articles related to whale-watching aided research than to scientific tourism. Still, we found that humpback whale-listening research tours operate in the region. Human facial expressions showing emotions such as happiness and surprise were the most frequently recorded reactions when people listened to humpback whale songs. Online respondents mostly expressed high satisfaction when listening to whale songs or seeing whales up close (< 5 m). However, after respondents read about the impact of tour boats on whales’ well-being, most respondents preferred to watch and listen to whales at a distance of 100 m. Whale-listening tours generate emotional well-being in people who participate, and we consider that the whale-watching industry could implement this activity to promote compliance with distance guidelines for observing humpback whales in their breeding grounds.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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