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Enregistrement W4400664243 · doi:10.1080/09669582.2024.2370971

A virtual geobibliography of polar tourism and climate change

2024· article· en· W4400664243 sur OpenAlexfundno aff
O. Cenk Demiroglu, Dorothee Bohn, Halvor Dannevig, C. Michael Hall, Christy Hehir, Linda Lundmark, Robert O. Nilsson, Julia Olsen, Kaarina Tervo-Kankare, Marisol Vereda, Johannes Welling

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Tourism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for Clinical and Translational ResearchUniversity of the ArcticSvenska Forskningsrådet FormasVancouver Island University
Mots-clésClimate changeTourismContext (archaeology)ArcticThematic mapGeographyEnvironmental resource managementPolitical scienceEnvironmental scienceCartographyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The polar regions are increasingly at the center of attention as the hot spots of climate crisis as well as tourism development. The recent IPCC reports highlight several climate change risks for the rather carbon-intensive and weather-based/dependent polar tourism industry in the Arctic and the Antarctic. This study presents the scholarly state-of-knowledge on tourism and climate change in the polar regions with a literature survey extending beyond the Anglophone publications. As a supporting tool, we provide a live web GIS application based on the geographical coverages of the publications and filterable by various spatial, thematic and bibliographical attributes. The final list of 137 publications indicates that, regionally, the Arctic has been covered more than the Antarctic, whilst an uneven distribution within the Arctic also exists. In terms of the climate change risks themes, climate risk research, i.e. impact and adaptation studies, strongly outnumbers the carbon risk studies especially in the Arctic context, and, despite a balance between the two main risk themes, climate risk research in the Antarctic proves itself outdated. Accordingly, the review ends with a research agenda based on these spatial and thematic gaps and their detailed breakdowns.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,299
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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