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Enregistrement W7128542683 · doi:10.64903/1480-6800-28.2.126

Evaluation of the Tourism Climate in M’Sila Province Using the Tourism Climate Index (TCI)

2025· article· W7128542683 sur OpenAlexvenueno aff
Toumia Amrouche

Notice bibliographique

RevueArab world geographer · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismIndex (typography)Climate changePrecipitationAridity indexSunshine durationGlobal warming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climatic factors constitute one of the most important elements of tourist attraction and a vital natural resource for any tourist destination. Many studies in applied climatology link the degree of influence of climatic characteristics with tourism, highlighting the term “climatic comfort” as one of the most essential conditions for attracting tourists. This study aims to evaluate the tourism climate of M’Sila Province using the Tourism Climate Index (TCI) developed by Mieczkowski in 1985, which is considered one of the significant indicators applied to many regions worldwide to assess the impact of climate on tourism attraction. The index relies on various climatic variables, including daytime comfort index (CID), daily comfort index (CIA), precipitation index (R), sunshine duration index (S), and the wind speed index (W), to formulate the mathematical equation with specific standardized weights and proportions. The equation of this index was applied to all months of the year to identify the most climatically suitable tourism months in M’Sila Province, based on climatic data from the two meteorological stations (M’Sila and Bousaada) for the period from 1991 to 2023. The results of the Tourism Climate Index (TCI) evaluation for M’Sila Province indicate a range from acceptable to excellent, with evaluation scores ranging between 56.2 and 82.4. These results are considered favorable and contribute to attracting tourists throughout most of the year. For the M’Sila station, the results showed an excellent tourism climate in April and October, a very good tourism climate in March, May, September, and November, and a good tourism climate in January, February, June, July, August, and December. The acceptable tourism climate was recorded in August. For the Bousaada station, the results were similar to those of the M’Sila station but consisted of only three categories of tourism climate. A very good tourism climate was observed in March, April, May, September, October, and November, a good tourism climate in January, February, June, and December, and an acceptable tourism climate in July and August. The study concluded that M’Sila Province enjoys an attractive tourism climate during most months of the year, making it a significant tourism hub that combines various types of tourism due to its diverse and abundant tourism potential. Consequently, the study recommended enhancing and rehabilitating all tourism resources in the province, with greater focus on maintaining and expanding green spaces.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,266
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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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