MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7070542045

Pour une éducation en vue du développement durable en hôtellerie, restauration et tourisme

2012· other· fr· W7070542045 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2012
Typeother
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMachine Learning in Bioinformatics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstacleArmed conflictPilotage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le titre retenu dans le cadre de cet essai témoigne des intentions de travailler dans le sens d’une amélioration de la cause du développement durable en contexte scolaire, particulièrement en hôtellerie, en restauration et en tourisme. La croissance projetée du tourisme mondial devrait offrir des opportunités de développement économique intéressantes pour les années à venir. En contrepartie, elle génèrera aussi des impacts indésirables sur l’environnement naturel et les communautés locales. Afin de comprendre davantage les retombées générées par ces activités touristiques, la problématique de recherche est d’abord exposée en dressant un portrait de l’industrie touristique mondiale et québécoise. Puis les impacts environnementaux et sociaux indésirables découlant de cette industrie ont été exposés. L’évaluation de l’efficacité des initiatives en faveur d’un tourisme durable aura permis de souligner le flou conceptuel du développement durable (DD) qui semble empêcher son intégration véritable dans les entreprises touristiques. Cet obstacle perçu conduit à la proposition d’un ensemble de questions de recherche. Le cadre conceptuel est principalement constitué des concepts de développement durable, de responsabilité sociale et environnementale des entreprises, de tourisme durable incluant des composantes de la restauration et de l’hôtellerie, et d’éducation en vue du développement durable. Ainsi, chacun de ces concepts y est abordé en identifiant les définitions relevées dans la littérature puis les éléments de définition retenus dans le cadre du présent essai. Sont énumérés également les objectifs de recherche découlant de ces définitions. La méthodologie retenue est de nature qualitative/interprétative basée essentiellement sur deux groupes de discussion et deux entretiens individuels. Les limites de la méthodologie et de l’environnement de recherche sont également abordées. L’analyse des données a permis d’identifier douze catégories émergeantes réparties en quatre thèmes. Les résultats sont d’abord analysés en fonction des éléments de convergence et de divergence tout en indiquant leur occurrence relative pour chaque transcription. Les résultats sont révélateurs sur la situation de l’éducation en vue du développement durable (EDD) dans les formations professionnelles et techniques de niveau secondaire et collégial desservant les secteurs de l’hôtellerie, de la restauration et du tourisme (HRT) au Québec. Ils révèlent des éléments de convergence, mais aussi des éléments de divergence significatifs concernant l’enseignement dispensé, d’un côté, aux élèves et étudiants des formations en hôtellerie et en restauration et, de l’autre, à ceux des formations en tourisme. Les résultats démontrent en effet une timide présence du DD dans l’enseignement du personnel enseignant des formations en hôtellerie et en restauration. Au contraire, ils exposent un enseignement holistique du DD dans les formations en tourisme, et mettent aussi en lumière quelques différences entre les institutions de niveau secondaire et celles de niveau collégial. Enfin, une série de recommandations est proposée pour encourager la poursuite de nouvelles recherches et la bonification de l’EDD dans les formations en HRT. On peut souligner par exemple la proposition d’une trousse pédagogique en DD adaptée au contexte sectoriel et institutionnel.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,005

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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'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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke)Même sujetMachine Learning in BioinformaticsTravaux en français237 207