Best beaches of the world: a critique of web-based rating
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study analyzes the content of internet ratings of beaches to identify the indicators used. The methodology used an exploratory internet survey using the term ‘best beaches’ in five languages. For each site, the ranking method used was extracted and the indicators considered were listed, where applicable. Of the 70 websites analyzed, 47 ranked the beaches (67%) but less than 50% used indicators. The remaining were based on the opinion of the editorial board, personal experience, and users’ perceptions. The most used indicator was the color of water, followed by the color of the sand. These results show that the majority of ‘best beaches’ lists are based on subjective criteria. They are an overview of places that appeal to the person that wrote the page and are not scientifically or analytically based. Even when indicators are considered, these are mostly a reflection of the idea of an idealized beach, crystal blue waters with white or gold sand. The actual quality of the beach, including water quality, carrying capacity, and ecosystem balance, is not addressed. Although visual attractiveness is a key element for the public, these rankings should incorporate a wider range of indicators to fully assess the quality of a beach.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,112 | 0,401 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».