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Enregistrement W4402574369 · doi:10.1080/14649365.2024.2403098

# <i>SpendYourSummerInGeorgia</i> : popular geopolitics, grassroots activism and tourism marketing against Russia

2024· article· en· W4402574369 sur OpenAlexaff
Suzanne Harris-Brandts, David Gogishvili, David Sichinava

Notice bibliographique

RevueSocial & Cultural Geography · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesShota Rustaveli National Science Foundation
Mots-clésGrassrootsGeopoliticsPolitical scienceTourismSociologyPolitical economyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article demonstrates the broad-spanning ramifications of tourism marketing in geopolitics and proposes viewing civilian-led social media destination branding campaigns as novel yet important forms of popular geopolitics. The case is the #SpendYourSummerInGeorgia campaign created by Georgian grassroots activists in 2019 following a politicized travel blockade issued by the Kremlin preventing Russians from entering Georgia. #SpendYourSummerInGeorgia was designed to counter the blockade, soliciting an alternative, pro-Western and European tourism audience. It enabled citizens to engage in their country’s foreign relations – a space historically reserved for political elites – yet one now accessed through tourism marketing. This campaign also shaped representations of Georgian collective identity, including those linked to Europe and the Soviet Union, thus ordering social, cultural and political values in the country. Contributing to literature across popular geopolitics, tourism geographies and nation branding, this article uses content analysis and semi-structured interviews to show how tourism was not only impacted by geopolitics but also became its very medium. As popular tourism marketing enters the messy world of geopolitics, this case demonstrates how the stakes for cultivating a strategically favourable collective identity are high, calling for those studying popular geopolitics to have their radar attuned to tourism.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,293 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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