Sport tourism : interrelationships, impacts and issues
Notice bibliographique
Résumé
1. Sport Tourism: An Introduction and Overview Brent W. Ritchie & Daryl Adair 2. Secular Pilgrimage and Sport Tourism Sean Gammon (University of Luton) 3. Where the Games never cease: The Olympic Museum in Lausanne, Switzerland Daryl Adair 4 . Winter Sport Tourism in North America Simon Hudson (University of Calgary) 5. Adventure Sport and Tourism in the French Mountains Phillipe Bordeau (Institute de Geographie Alpine, France) Jean Cornelop (Universite Blaise Pascal) & Pascal Mao (CERMOSEM) 6.More Than Just a Game: The Consequences of Golf Tourism Catherine Palmer (University of Brighton) 7. Exploring Small- Scale Sport Event Tourism 12 Competition Brent W. Ritchie 8. Host Community Reactions to Motorsport Events Liz Fredline (Griffith University) 9. Crime and Sport Events Tourism Michael Barker (Heilongjiang University, China) 10. Sports Tourism and Urban Regeneration C. Michael Hall (University of Otago) 11.Sport Tourism in Crisis: Exploring the Impact of the Foot and Mouth Crisis on Sport Tourism in the United Kingdom Graham A. Miller ( University of Westminster) & Brent W. Ritchie 12. Beyond Impact: A General Model for Sport Event Leverage Laurence Chalip (University of Texas at Austin) 13.Sports Tourism in the United Kingdom John Deane ( University College Worcester) & Michelle Callanan (Birmingham College of Food, Tourism and Creative Studies) 14. The Future of Sport Tourism Joseph Kurtzman & John Zauhar (Sport Tourism International Council, Ottawa) 15. Conclusions and Reflections Brent W. Ritchie & Daryl Adair.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».