Gaia-X Tourism Ecosystem's White Paper on Data Governance for Tourism Governance
Notice bibliographique
Résumé
This paper is a joint publication of the Gaia-X Tourism Ecosystem and the Gaia-X Association (AISBL).It reflects the collaborative work of stakeholders committed to building a trusted, interoperable, and sovereignEuropean Tourism Data Space. In today’s rapidly evolving world, the European tourism industry stands at a crossroads. With informationbeing pivotal in driving decisions and strategies, based on the access of (high quality) data, the necessityfor a robust data governance framework has reached an inflection point. As travel dynamics and consumerbehaviours change swiftly, the tourism sector must adapt its governance to benefit everyone involved—from local businesses to international companies, including the public sector.This white paper explores how effective data management can strengthen tourism across Europe. Startingfrom the vision offered by the European Data Strategy and drawing insights from the Gaia-X initiative, itexplores concepts of digital sovereignty and decentralization in the context of the European tourism dataspaces.In the context of this document, Data Spaces concepts are aligned with the definitions of the Data SpacesSupport Centre (DSSC)
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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 | 0,021 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,024 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».