Notice bibliographique
Résumé
Protected areas are tourist destinations where, contrary to popular imaginaries, communities live. In and around those territories, actors implement solutions that meet the needs of their community (Soubirou & Jacob, 2019); they demonstrate social innovation. In doing so, they contribute to new compromises and new forms of regulation or governance (Klein et al., 2014). Sometimes, out of attachment to the territory, they choose alternative paths (Crosetti & Joye, 2021) such as NOvation (Godin & Vinck, 2017). The objective of this study is to analyze how mountain touristic territories articulated around protected areas generate innovation in order to face the challenges they encounter. In the form of a multiple case study, three territories are studied: Mont-Orford (Canada), Banff (Canada) and Aspen (United States). Contemporary issues are discussed in the continuity of their historical roots (see Crosetti & Joye, 2021). The results highlight the specificity of mountain tourism territories where protected areas are found, and the resulting double valuation they are subjected to (by tourism and conservation), that sometimes constrain but also foster (social) in-NOvation (in-NOvation [sociale] in French), a term introduced to name a broadened conception of innovation. It manifests itself in unsuspected spheres: the past, nature, within government institutions, through governance and dynamics of the territories. Touristic and protected mountain territories are not “on the fringes” of innovation, rather, their characteristics (rugged relief, relative eccentricity, exceptional character) make them the breeding ground for a distinction between (social) in-NOvation and the leitmotif of innovation “at any cost” (Everett Rogers, 1963 in Godin & Vinck, 2017). Considering recurring or acute issues, this study contributes to the scientific study of innovation, which is imbued with the prevailing pro-innovation bias (Boutroy et al., 2015; Godin & Vinck, 2017).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».