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Enregistrement W4415586398 · doi:10.21083/crrf.v29i1.7643

Tourism, Place and Identity: Rural Tourism in IcelandandPrince Edward Island-Results of a Dialogue

2025· article· W4415586398 sur OpenAlexaff
Laurie Brinklow, Þóra Gunnarsdóttir

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Rural Revitalization Foundation · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismAnnalsTourism geographyRural tourismPublic policyRural areaSustainable tourismRural history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been a dramatic increase in the number of tourists visiting Iceland, so much so that tourism density there now rivals that of Prince Edward Island. The nature of the tourism industry is broadly similar in both islands – generally seasonal, with a heavy stress on cultural and environmental resources. Both islands have made a concerted effort to utilize tourism as a community-development tool for the more rural areas, which has met with mixed success – and has raised a whole new set of issues, including oversaturation. In May 2017, a public symposium, hosted by the Institute of Island Studies at University of Prince Edward Island, in concert with the Rural Policy Learning Commons and Meetings and Conventions PEI, brought together experts on rural tourism from both islands to share stories and best practices and policies in dealing with tourism that in some ways – at least anecdotally – has reached and even surpassed its saturation point. Based on a dialogue generated by the Symposium, this paper provides a synthesis of the creative ways rural communities and policy makers on Iceland and Prince Edward Island have met the challenge on these two islands. It then offers an analysis (grounded in McElroy and Albuquerque’s 1998 article, “Tourism Penetration Index in Small Caribbean Islands,” Annals of Tourism Research 25(1), pp. 125-68) of how well those strategies may be working.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,253 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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