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Enregistrement W7051814413

Potential Belum Temenggor Forest Complex as a most popular ecotourism destination in Perak / Mohd Asyraf Bakhrurazi

2017· other· en· W7051814413 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcotourismTourismWildernessNature tourismTRIPS architectureDeclaration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tourism is a sector made up of many subcategories, such as nature tourism, agro-tourism, anthro-tourism, safari tourism, academic tourism, wilderness tourism and more (Leung, 2015). Community-based ecotourism is one faction of tourism that challenges many aspects of the mainstream, mass tourism. Despite its roots in the early 1980’s, a definition for ecotourism agreed upon by all has yet to be found, although there are some frequently used in ecotourism literature. Two frequently cited definitions are put forward by the International Ecotourism Society and the Quebec Declaration of Ecotourism. The International Ecotourism Society defines ecotourism as “responsible travel to natural areas that conserves the environment and improves the well-being of local people” (Fletcher, 2015). The definition of ecotourism stems from the division of ecotourism into two categories: hard and soft ecotourism. Hard ecotourism is categorized as more active and catering to small groups with few services and comforts provided (Singh, Slotkin and Vamosi, 2007). It caters to visitors with a solid knowledge of conservation looking for longer stays and seeking more specialized trips and activities (Eagles, McCool and Haynes, 2002; Singh, Slotkin and Vamosi, 2007). Hard ecotourism is typically associated with areas not easily accessed through conventional tourism, such as coastal reefs and mountainous regions (Duffy, 2002). Soft ecotourism, on the other hand, promotes more convenience and comfort for the tourists who prefer shorter stays and more outside services to ensure their comfort (Singh, Slotkin and Vamosi, 2007).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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