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Enregistrement W4415586644 · doi:10.21083/crrf.v36i1.8090

Past and Present Informing the Future: A Case Study of Cultural Heritage Tourism in Louisbourg, NS

2025· article· W4415586644 sur OpenAlexaffabout
Nicole Breedon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Rural Revitalization Foundation · 2025
Typearticle
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFortress (chess)Cultural heritageTourismHeritage tourismCultural heritage managementGeneral partnershipCultural landscape

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of leveraging Cultural Heritage for the sake of knowledge preservation and exploration into the tourism sector cannot be understated. The Fortress of Louisbourg is an excellent example of rural tourism, as it continues to attract tourists from across Canada and beyond despite its remote location on Cape Breton Island. The Fortress was first declared a National Historic Site in 1928, but the partial reconstruction of this French Fortress is what attracted tourists to this municipality in the 1960s. In 2017, Dr. Amy Scott from the University of New Brunswick, in partnership with Parks Canada, established a bioarchaeological field school at Louisbourg to address ongoing coastal erosion, allowing students to build their bioarchaeological skills. Secondarily, ongoing bioarchaeological excavations have been supported and highlighted by Parks Canada to enhance the overall tourist experience. Throughout the 2023 bioarchaeological field season, surveys were administered to 30 tourists inquiring about their Fortress experience, and interests and values as tourists in Canada. Of these 30 guests, 96.7% indicated it was important for people traveling in Canada to visit Cultural Heritage sites, like the Fortress. These research findings exemplify how investments into local Cultural Heritage may provide communities opportunities to enhance economic development through tourism.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0180,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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