Characterising the landscape of mycotourism initiatives in Quebec: a comprehensive overview including a classification, cluster analysis and strategic group approach
Notice bibliographique
Résumé
Even if a niche activity, mycotourism has gained in popularity internationally, with various initiativzses emerging to cater to the growing interest of tourists toward mushrooms and mushroom-related goods and services. This article presents the argument that mycotourism encompasses a diverse range of activities that have yet to be fully explored and understood by decision-makers and scholars alike. This paper addresses this research gap by providing a comprehensive understanding of the diverse mycotourism initiatives in Quebec (Canada). Through an in-depth environmental scanning process, this study presents an overview of mycotourism offerings, employing a classification, cluster analysis, and strategic grouping approach to synthesise and organise knowledge based on 57 organisations. The 18 mycotourism activities were classified into five distinct categories. The cluster analysis revealed the presence of four distinct groups of micro and very small enterprises (VSEs) in the sector, each characterised by its own unique set of traits and behaviours: curated activity providers; wide-ranging service providers; learning and development focused providers; and guided adventures providers. By leveraging providers' total number of employees and total number of activities offered, we have established 4 strategic groups demonstrating that the VSEs exhibit versatility in their activities and adapt to different scales of mycotourism offerings.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».