텍스트마이닝을 활용한 지역축제 활성화 방안 연구 - 진주남강유등축제를 중심으로 -
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Jinju Namgang Lantern Festival, which has been selected as an honorary representative festival of Korea by the Ministry of Culture, Sports and Tourism since 2014, is a luxury global festival exported to Canada and the United States. The Jinju Namgang Lantern Festival, which has been handed down along with the history of the Jinju battle among the three major battles of the Japanese Invasion of Korea in 1592, has been steadily gaining popularity among tourists for its colorful exhibitions and hands-on events. This study was conducted on the Jinju Namgang Lantern Festival by applying the text mining analysis technique currently used in tourism and festival research. As a result of the study, first, in addition to festival-related regions and places, words such as fireworks, Gaecheon Arts Festival, travel, event, history, fall, Korea, place, and hope showed a high frequency of occurrence. Second, as a result of centrality analysis, travel, events, and parking showed high degree centrality, while homepage, time, opening, and region showed high closeness centrality. Third, as a result of CONCOR analysis, a total of four clusters highly related to the Jinju Namgang Lantern Festival were formed.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle