MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390884170 · doi:10.1080/13683500.2024.2303625

Authenticity, ethics and restoration of an earthquake-modified landscape: Jiuzhaigou World Natural Heritage Site

2024· article· en· W4390884170 sur OpenAlexaff
Cheng Li, Meiyu Wang, Tingting Wang, Yifan Wang, Xue Zhang, Geoffrey Wall

Notice bibliographique

RevueCurrent Issues in Tourism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of ChinaChengdu Science and Technology Bureau
Mots-clésTourismNatural heritageWorld heritagePerceptionNatural (archaeology)Natural disasterCultural heritageHeritage tourismEnvironmental ethicsWork (physics)Environmental resource managementNatural landscapeGeographyRestoration ecologyEnvironmental planningSociologyPolitical sciencePsychologyEcologyTourism geographyArchaeologyEngineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Restoring a World Natural Heritage Site (WNHS) after a disaster to attract tourists raises multifaceted issues that concern heritage authenticity, environmental ethics, and tourists’ acceptance. In the case of Jiuzhaigou post-earthquake landscape, this study analyses authenticity perceptions, attitudes, and behavioral intentions of tourists and explores environmental ethics through three perspectives. Results reveal tourists’ authenticity perception affects their attitudes and behaviors towards environmental restoration. Moreover, tourists tend to recognize and support Awe for Nature (Awe-N) more than Respect for Nature (Res-N) and significant differentiation exists among potential tourists according to their environmental ethics, demographic characteristics, and behaviors. Altogether, our work presents innovative arguments on post-disaster WNHS restoration by highlighting the complexities of heritage authenticity, environmental ethics, and tourist’ dynamics.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Issues in TourismMême sujetDiverse Aspects of Tourism ResearchTravaux en français237 207