Espagne-France, une analyse comparative des plans stratégiques touristiques à l’horizon 2030 : vers une planification climato-touristique ?
Notice bibliographique
Résumé
Dans un contexte post-COVID-19, la France et l’Espagne s’adaptent aux nouvelles exigences des touristes dans le domaine environnemental et de la diversité des activités de loisirs et d’affaires. Cette analyse comparée des stratégies touristiques de la France et de l’Espagne à l’horizon 2030 se concentre sur la durabilité de la pratique touristique et le problème de la gestion des flux touristiques liée au surtourisme. Cette comparaison combine l’analyse statistique et le codage qualitatif à partir des plans stratégiques nationaux. L’Espagne se concentre sur l’adaptation de ses territoires et la diversification des produits touristiques en y incorporant des pratiques de mobilité douce ; tandis que la France pose le principe d’une meilleure compétitivité face à la concurrence et au prolongement des séjours internationaux grâce à la gestion des données pour orienter sa stratégie de diffusion commerciale. Concernant l’Espagne, une stratégie globale propose une nouvelle planification climato-touristique avec pour objectif de transformer le secteur tout en favorisant l’équité sociale et territoriale. Quant à la France, les grands événements sont privilégiés comme les Jeux olympiques et paralympiques de 2024. De l’échelle mondiale à l’échelle locale, on souligne une prise en compte impérieuse par les instances de gouvernance du tourisme national des objectifs du développement durable.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».