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Record W1517159475 · doi:10.4000/vertigo.13599

Patrimonialisation de la nature et dynamiques touristiques : spécificités et singularités d’un « modèle » chinois contemporain

2013· article· fr· W1517159475 on OpenAlexvenueno aff
Sylvine Pickel Chevalier, Benjamin Taunay, Philippe Violier

Bibliographic record

VenueVertigO · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCultural Identity and Heritage
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Des analyses conduites depuis plusieurs années sur les relations existantes entre la patrimonialisation de la nature et l’essor du tourisme en Occident nous ont menés à constater une co-constitution, comparable à ce qui fut observé dans le cadre de la mise en patrimoine des objets culturels. Ce phénomène s’explique par l’apport du regard extérieur, non utilitaire, de spectateur qui émerge avec la naissance d’un nouveau type de déplacement : le voyage d’agrément. Afin de savoir si ce lien fondamental qui a contribué à définir le patrimoine naturel en Occident et plus particulièrement en France émane d’un processus universel favorisé par la mondialisation en cours, il convient de le comparer à ce qui se produit dans des pays accédant nouvellement au tourisme. La Chine, qui nourrit une relation particulière à la nature pour être la plus ancienne civilisation paysagère du monde et qui développe aujourd’hui massivement des pratiques touristiques domestiques, ouvre le champ de cette investigation. Cette analyse comparative nous permettra d’observer que la corrélation entre tourisme et patrimonialisation de la nature est bien présente en Chine, comme elle l’est en France, mais elle n’en efface pas les spécificités locales. Elle relève d’un phénomène de co-constitution qui se profile entre universalisme et singularités culturelles, économiques et sociales.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.776
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2013
Admission routes1
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