MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391996719 · doi:10.1080/14724049.2024.2320698

Visitor outcomes from dark sky tourism: a case study of the Jasper Dark Sky Festival

2024· article· en· W4391996719 sur OpenAlexaffabout
Glen T. Hvenegaard, Clark Banack

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecotourism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueImpact of Light on Environment and Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisitor patternSkyDark tourismTourismGeographyMeteorologyComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dark sky tourism is a growing, but under-studied sector of ecotourism. While some research has examined the economic impacts, regional sustainability, and management of dark sky tourism, researchers know little about tourist experiences and outcomes. This study seeks to determine visitor outcomes (satisfaction, learning, attitudes, and behavior changes) among participants at the Jasper Dark Sky Festival in Alberta, Canada. Visitors were middle-aged, balanced between genders, traveled an average of 430 km, and were primarily urban-based. Most were first-time visitors, were present 2 or more days, and attended over 5 festival events. Respondents reported high satisfaction levels, due to the low cost and diversity of events, and welcoming nature of the community, presenters, and volunteers. Respondents reported many areas of learning, particularly about the night sky and night animals. Respondents had very positive attitudes about protecting dark skies, but only 42% planned to change any behaviors to protect dark skies. Study results will help festival organizers design dark sky tourism events to optimize visitor outcomes. In particular, festival organizers can address some barriers to behavioral change, such as stressing the value of dark skies and providing information about how to reduce light pollution.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of EcotourismMême sujetImpact of Light on Environment and HealthTravaux en français237 207