Canada : Entreprises et emploi dans le tourisme : Canada
Notice bibliographique
Résumé
La crise liée au COVID-19 a heurté de plein fouet le secteur du tourisme, à la fois par son ampleur et sa durée. Alors que le secteur commençait à se redresser, les retombées économiques de la guerre menée par la Russie contre l’Ukraine assombrissent de nouveau les perspectives de reprise. L’édition 2022 des Tendances et politiques du tourisme de l'OCDE analyse les performances du tourisme et les tendances des politiques visant à soutenir la reprise dans 50 pays de l'OCDE et économies partenaires. Cette édition examine les principaux défis de la reprise du tourisme et les perspectives à venir. Elle souligne aussi la nécessité d'approches politiques coordonnées et tournées vers l'avenir afin de mettre le tourisme sur la voie d'un avenir plus résilient, plus durable et plus inclusif. L'importance de l'économie du tourisme est mise en évidence, avec des données couvrant le tourisme domestique, récepteur et émetteur, les entreprises et l’emploi, ainsi que la consommation du tourisme interne. Les priorités des pouvoirs publics, les réformes et les évolutions des politiques du tourisme sont analysées et des exemples de pratiques nationales sont présentés. Les chapitres thématiques mettent en lumière les moyens de renforcer la résilience de l’écosystème touristique et de promouvoir une reprise verte du secteur.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 ».