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Enregistrement W4410827086 · doi:10.1080/14616688.2025.2506519

Dreaming of axolotl- searching for the regenerative dimension of tourism

2025· article· en· W4410827086 sur OpenAlexaff
Dominic Lapointe

Notice bibliographique

RevueTourism Geographies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligious Tourism and Spaces
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAxolotlDimension (graph theory)TourismRegeneration (biology)AestheticsEconomic geographyGeographyArtBiologyMathematicsArchaeologyCombinatoricsCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tourism is a flagship phenomenon of late modernity with a growing footprint on the planet. As such, tourism aspires to transform into an activity that is more resilient, less consumptive, and more anchored in its host communities, among others. One of the emerging paths of tourism to reach these goals may be regenerative tourism. Situated within the regenerative movement, regenerative tourism has developed into a value-laden set of principles that frames regenerative tourism development. These principles, although relevant and necessary, avoid a central question—what is to be regenerated by regenerative tourism? We tackle this question by drawing parallels with regenerative agriculture and the immanent materialism anthropology of Anna Tsing. Through a soil metaphor, we identify salvageable and salvaged non-market amenities incorporated into capitalism as tourism commons that should constitute the core of the regenerative processes. The commons at play in regenerative tourism are site-specific and entangled with environmental and social processes. Identifying what should be regenerated in regenerative tourism comes with a warning that if regenerative tourism ends up regenerating tourism, like the axolotl regenerating from within itself, the new phenomenon could disconnect from its surroundings and evolve in an aquarium-like bell jar made of glass.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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