Une approche participative pour évaluer les risques et les opportunités touristiques dans un contexte climatique en évolution au Québec (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Kate Germain Kate co-coordonne le programme Tourisme (changements climatiques) à partir de la Chaire de tourisme Transat de l’ESG UQAM en partenariat avec Ouranos. Elle détient 10 ans d’expérience en recherche appliquée et en veille stratégique en tourisme. Elle est diplômée en administration des affaires, spécialisation tourisme et en gestion de l’environnement. Claude Péloquin Directeur des études à la Chaire de tourisme Transat de l’ESG UQAM, Claude Péloquin compte 20 ans d’expérience dans l’industrie touristique. Nommé subséquemment directeur et 2e vice-président au sein du conseil d’administration de TTRA Canada de 2012 à 2014, il est aussi diplômé à double titre en gestion du tourisme et de l'hôtellerie ainsi qu'en administration des affaires, concentration finance. Stéphanie Bleau Au sein d’Ouranos, un consortium de recherche sur les changements climatiques, elle co-coordonne les programmes Tourisme et Environnement nordique. Elle détient une maitrise en sciences de l'eau de l'Institut national de la recherche scientifique à Québec. Ses expériences professionnelles en milieu nordique, en planification d’évènements urbains majeurs, en tourisme hivernal et côtier lui confèrent une expertise d’affaires diversifiée.
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 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 | 0,037 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».