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Enregistrement W7071974749

TOURISMOLOGY OF FRANCE IN A SPECIAL COURSE «TOURISM POTENTIAL OF FRENCH-SPEAKING COUNTRIES» (FOR MASTER'S LEVEL ОN SPECIALITY 242 TOURISM)

2022· article· en· W7071974749 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Scientific Issues of Ternopil Volodymyr Hnatiuk National Pedagogical University Series pedagogy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueDiverse Scientific Research in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign languageContext (archaeology)SpecialtyHigher educationTourismPoint (geometry)Professional development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem statement and Purpose. Among the disciplines that form the specialty 242 Tourism in higher educational institutions of Ukraine, one of the main is Tourismology. According to V. Pazenok, V. Fedorchenko, O. Kruchek, T. Dyorova, O. Lyubitseva, M. Malskoy, Y. Zinko, S. Gorky, M. Kiselova, V. Sievers, I. Bratusya, Y. Lyubivoy, E. Slobodenyuk, V. Sich, N. Fomenko, K. Kolomiets, N. Tereshchuk, S. Timchuk, L. Tranchenko, V. Yavorskaya and others, the tourism is a multi-vector scientific direction that unites philosophical, geographical, legal, sociological, cultural, pedagogical and other dimensions, that should be deeply studied by representatives of the vast scientific fields. Joining this point of view, it is possible to add the foreign language and culture dimensions. The purpose of the article is to analyze the interdisciplinary context of training participants in the educational process, within the framework of the Special Course "Tourist Potential of French-Speaking Countries" (the selective block), with a focus on the modern market of educational services and the development of the competencies of higher education recipients necessary in professional contexts. Data & Methods. The research material is French-language scientific academic publications, publications on the specialty and educational materials of the official websites of the leading higher educational institutions of France for tourism, the framework of the courses "Second Foreign Language (French) for Professional Purposes" (general training cycle) and "Tourismology" (the cycle of professional training) with Philosophical methods of using and explaining the contradictory and complex development of intercultural interactions, methods of analysis, analogy, deduction and the axiomatic method. Results. The author's special course on the choice "Tourist potential of French-speaking countries" included in the List 2 (VP 2) for participants in the educational process of the Curriculum for training masters (Branch of knowledge – 24 Sphere of service, specialties of tourist services) is the contribution to the French scientific school (Hoerner J.-M., Sicart C., Marcel Gabriel H., Morfaux M., Frangialli F., Perreault S., Deleuse G., Gauttari P.-F., Blanchard R., Mieges J., Defert P. & others) and the Interest for French the tourist sphere of Odessa and Odessa region thanks to the powerful francophone layer. It represents the systematization of scientific approaches of French specialists to the understanding of the phenomenon of tourism with a brief analysis of the tourist attractiveness of the French-speaking countries and Dependent Territories where French is the official language and consist of 120 hours: 20-classroom, 26-practical and 74-independent. Four semantic modules are: Tourismology of France and the components of the tourist potential of France; The tourist potential of the French-speaking countries of Europe and Canada; Tourist potential of French-speaking countries in Africa; Islands in the Indian and Pacific Oceans, Caribbean Sea & Dependent territories where french is official. This interdisciplinary course expand the boundaries of the above programs at the Tourism Department of Geological and Geographical Faculty of Odessa I. I. Mechnikov National University.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,249 · 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
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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