L’insertion de l’offre de canyoning dans l’industrie touristique : une étude comparative entre le massif des Bauges et le Vercors
Bibliographic record
Abstract
En France, le canyoning est une composante de l’offre touristique des territoires de montagne. En utilisant les concepts développés par Friedberg (1993) pour l’analyse de l’action organisée, il s’agit de comprendre comment est structurée l’offre commerciale de canyoning sur le territoire du Parc naturel régional du massif des Bauges ; et de mener une étude comparative avec celui du Vercors. Cette comparaison a permis de montrer en quoi la structuration de l’offre était spécifique dans chaque espace géographique, mais aussi de mettre en évidence les points communs existants. Ainsi, dans les deux Parcs, la majorité des professionnels se contentent de cueillir la clientèle déjà sur place et éprouvent de la difficulté à tenir compte des réalités de la mise en marché d’une activité sportive devenue une composante de l’offre touristique. Ces résultats font ressortir la difficile insertion de l’offre d’une activité sportive de nature dans l’industrie touristique.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".