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Record W1871589520 · doi:10.7202/1015981ar

Tourisme de croisière et communautés éloignées au Groenland

2013· article· fr· W1871589520 on OpenAlexvenueno aff
Daniéla Tommasini

Bibliographic record

VenueÉtudes/Inuit/Studies · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCruise Tourism Development and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ces dernières années, Greenland Tourism, l’organisation nationale du tourisme au Groenland, a eu pour politique d’encourager fortement les croisières. De grands paquebots, transportant parfois jusqu’à 3000 passagers, essayent d’aller de plus en plus au nord pour montrer aux touristes des sites et des communautés éloignées. Un bref historique du développement du tourisme au Groenland montre que ce dernier a toujours été planifié avec des moyens locaux mais que celui des croisières a pris progressivement de l’ampleur. Fortement encouragé, ce secteur poursuit sa croissance tant sur le plan du nombre des visiteurs que sur celui de la recherche de destinations nouvelles sur les rivages du Groenland. Dans ses périples, le tourisme de croisière recherche les lieux les plus marquants et les plus «typiques». Il s’agit le plus souvent de lieux périphériques et isolés qui sont habités par de petites communautés. Ces dernières vivent au quotidien une crise économique et sociale assez importante et le tourisme est considéré comme une option de développement pouvant diversifier et accroître leurs revenus. En prenant comme exemples quatre communautés du Groenland (Ukkusissat, Itilleq, Qaanaaq et Ittoqqortoormiit), l’auteure discute des impacts et des bénéfices du tourisme de croisière sur ces communautés qui n’ont pas toujours les infrastructures pour accueillir les touristes qui viennent les visiter pour quelques heures et souvent en grand nombre. Les points de vue de la population locale sont aussi présentés.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.546
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.076
GPT teacher head0.362
Teacher spread0.286 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
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

Citations2
Published2013
Admission routes1
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