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Record W2000366991 · doi:10.7202/1020771ar

Tourisme et lutte contre la pauvreté

2013· article· fr· W2000366991 on OpenAlexaff
Bruno Sarrasin, Jonathan Tardif, Georgina Arreola Flores

Bibliographic record

VenueTéoros Revue de recherche en tourisme · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Aspects of Tourism Research
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avec l’adoption en 2000 des objectifs du Millénaire pour le développement par les États membres de l’Organisation des Nations unies, la lutte contre la pauvreté est devenue indissociable du développement. Bien que la plupart des analyses s’attardent encore principalement à ses dimensions économiques, la pauvreté est maintenant comprise par les chercheurs, mais aussi par les institutions gouvernementales et non gouvernementales, comme une notion multidimensionnelle complexe qui interpelle toutes les disciplines. En raison notamment de sa croissance phénoménale dans les pays du Sud au cours de la dernière décennie, le tourisme est souvent envisagé par ces mêmes acteurs comme un vecteur de lutte contre la pauvreté, dont le tourisme « pro-pauvres » demeure l’exemple le mieux connu. À partir de la littérature scientifique publiée en anglais et en français depuis 1995, cet article propose un panorama de la recherche traitant des relations entre le tourisme et la pauvreté dans les pays du Sud. L’analyse de notre corpus confirme que cette relation est rarement abordée par les chercheurs et que ceux-ci contribuent très peu au renouvellement du débat sur le sujet, laissant non résolues les tensions entre la conceptualisation et l’opérationnalisation de ces notions.

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)0.016
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.455
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0160.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0020.001
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.007

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 head0.144
GPT teacher head0.418
Teacher spread0.275 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations7
Published2013
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