Geographical Elements Affecting Quaintness in Tourist Town Developments-Topography and Transportation
Notice bibliographique
Résumé
An understanding of recreation geography is an important factor, now and in the future, as we strive to make the best decisions to serve the public. Although the roots of recreational geography extend into the 1920s in the United States,l there are few American articles devoted to the subject. Literature pertaining to the field is mainly from British, European, and Canadian sources. How transportation, topography, and planning affect tourist destination patterns is of utmost importance to recreation geographers. Prior studies 1-13 have not reached agreement on what methods may be used for determining the effects of transportation or topography on recreational areas or their influence on maintaining the character of the region. Gearing, Swart, and Var's model 2 used several factors in determining tourist attractiveness in Turkey, including climates, relief, and roads. Their test is to be used with caution, however, because for each region to which the test is applied, the independent variables will need to be redefined. Fesenmaier and Lieber3 also conducted a study to evaluate the reliability of outdoor research and concluded that human behavior is more consistent within a person's home region. Differences observed within the parameters of demand forecasting models reflected underlying regional variations. To these authors accessibility was a very important factor in determining the popularity of a region. Var, Beck, and Loftus4 predicted that sustained expansion of the travel industry over the next few years in British Columbia would occur, and that attractiveness could serve as a measure of popularity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».