Notice bibliographique
Résumé
With a theme of “Sea. Sun. Sand.,” the Caribbean island nation of Barbados relied on its tourism industry as a source of foreign exchange. Its official language was English, with laws and a cultural background based on that of the United Kingdom. Not surprisingly, most visitors came from the U.K., Canada, and the United States. However, the recent Covid pandemic interrupted Barbados’s tourism market, and the industry continued to struggle. Although the industry saw gradual improvement in recent times, the nation needed to address several challenges. As a starting point, its “3S” market position was being matched by other, larger destinations. In a promising step, the government invested heavily in the tourism industry, but that investment had yet to pay off. Moreover, the industry faced foreign-exchange leakage, as operators from other countries “discovered” Barbados as an attractive destination and constructed hotels that channeled at least some of the tourism receipts off the island. All-inclusive resorts and visits by cruise liners augmented the issue of diminished per-capita tourism spending. The island was also subject to any disturbances in its chief markets (as, for example, the pandemic), and costs were driven up by the increased value of the U.S. dollar, to which the Barbadian dollar was pegged. To encourage more stay-over tourism, the island’s tourism officials promoted Barbados’s other appeals, such as its considerable historical role in the history of Britain and North America, eco-tourism, and local festivals, such as Crop Over, which celebrated the end of the sugar harvest. Thus, the question became one of what Barbados needed to do to ensure the success of its tourism industry.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».