MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7019979845

Impact of Globalization Crises on the Tourism and Hospitality Economy

2020· other· en· W7019979845 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueELARTU (Ternopil National Technical University) · 2020
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismGlobalizationHospitalityRevenueJob lossCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Quarter (Canadian coin)World economyEconomic impact analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global hotel and restaurant industry is influenced by the travel and tourism industry, that contributed
\n$8.81 trillion to the global economy in 2018. But today these spheres already indicate significant financial losses due to the coronavirus pandemic (COVID19) in the first quarter of 2020 to a fraction of what
\nthey were in 2019. Available data points to a doubledigit decrease of 22% in Q1 2020, with arrivals in
\nMarch down by 57%. This led into a loss of 67 million international arrivals and about $80 billion in
\nreceipts. The impact of coronavirus on world tourism and the predictions of scientists and pro-government
\nstructures are based on previous experience of such crises, such as the spread of SARS or H1N1 viruses. It
\nis forecasted that global travel and tourism revenue due to COVID-19 in 2020 will be $447.4 billion,
\nglobal employment loss in the sphere – 100.8 million, region with the largest loss in travel and tourism is
\nEurope.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueELARTU (Ternopil National Technical University)Même sujetDiverse Aspects of Tourism ResearchTravaux en français237 207