Bibliographic record
Abstract
Partout sur la planète, le capitalisme est à la recherche de nouvelles ressources à exploiter pour nourrir une croissance économique dont il est de plus en plus évident qu’elle ne pourra se poursuivre indéfiniment (Latouche, 2007; Kempf, 2007 et 2009). Dans plusieurs pays pauvres d’Amérique latine, d’Afrique et d’Asie, mais aussi en Europe et en Amérique du Nord dans les régions à la recherche d’un projet d’amélioration des conditions de vie, le tourisme apparait souvent comme une panacée, le remède à tous les maux. Cette mise en tourisme signifie qu’il faut « vendre » un produit que les touristes achèteront. Il peut s’agir de services, d’artisanat, mais il s’agit souvent de paysages. Domont rapporte d’ailleurs des travaux récents qui montrent que les paysages (landscapes) influencent les migrations (Domont, 2011, p. 339). Mais que vend-on au juste quand on vend un paysage? En fait, comment celui-ci devient-il une ressource? Comment est-il consommé? Et quels sont les enjeux et les conséquences pour les populations locales? Ce court texte vise à présenter quelques éléments sans prétendre faire le tour de la question, histoire d’assoir les débats autour de cette notion de paysage sur des bases solides.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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.
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 teacher head, 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".