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Enregistrement W4415585903 · doi:10.21083/crrf.v31i1.7340

Cultural sustainability in rural wine and food tourism

2023· article· W4415585903 sur OpenAlexaffabout
Danielle Robinson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Rural Revitalization Foundation · 2023
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityRural tourismFood sovereigntyTourismFood systemsTourism geographyEcotourismSustainable tourismRural area

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers concerned with the complex, interrelated, and multi-scalar relationships between culture and rural tourism development have explored both positive and negative dimensions in diverse contexts; however, more systematic attention to the concept of cultural sustainability is needed to design supportive rural tourism policies and processes. Wine and food tourism is one of the fastest growing rural tourism niches and intersects with critical cultural sustainability issues such as local food systems, food sovereignty and agricultural land use, therefore, it is particularly important to explore cultural sustainability in food and wine tourism contexts. Comparative case studies in two Canadian wine regions, British Columbia's South Okanagan Valley and Nova Scotia's Annapolis Valley, are used to gain a better understanding of the relationships between local food cultures, rural tourism development and sustainability in different provincial contexts with a particular emphasis on the role of related planning, policy and governance. Findings from semi-structured interviews and focus groups provide insights into how culturally sustainable food and wine tourism is conceptualized, recognized, developed, supported and promoted in each case. Processes and policies that support cultural sustainability are discussed and future research is proposed. This research is generously supported by a Rural Policy and Learning Commons (RPLC) Research & Exchanges Service Rural Policy Research Grant

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,004
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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