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Record W2091055936 · doi:10.3406/geo.2003.890

Tourisme et activités récréatives dans les parcs nationaux des montagnes de l'Ouest canadien: impacts et enjeux spatiaux (Parcs nationaux Banff, Jasper, Yoho, Kootenay, Lacs Waterton, Mount Revelstoke et des Glaciers) / Recreative activities and tourism in Canada's Rockies National parks: spatial issues and impacts (Banff, Jasper, Yoho, Kootenay, Waterton Lakes, Mount Revelstoke and Glacier National Parks)

2003· article· fr· W2091055936 on OpenAlexaboutno aff
Stéphane Héritier

Bibliographic record

VenueAnnales de Géographie · 2003
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les études portant sur les conséquences et les enjeux du tourisme sont nombreuses. Un examen attentif permet d'observer que les parcs nationaux des montagnes canadiennes, créés dès la fin du XIXe siècle (1885 pour le parc national Banff) ont suscité peu d'études parmi les géographes français. Ils représentent toutefois un terrain d'étude particulièrement intéressant dans la mesure où ils sont devenus l'une des régions touristiques les plus attractives du Canada avec 10 millions de visiteurs par an. Actuellement, les aménagements à l'intérieur des parcs (villes, villages, lieux d'hébergement, domaines skiables...) se concentrent dans l'avant-pays tandis que l'arrière-pays est moins fortement équipé. Aujourd'hui, la présence humaine et les activités récréatives constituent une menace pour ces aires protégées. Parcs Canada, qui exerce son autorité sous la tutelle du Ministère du Patrimoine canadien, est responsable de l'élaboration de la politique de gestion dans les parcs des montagnes. Celle-ci trouve son application dans la publication de «plans de gestion» ou de «plans directeurs» qui fixent les limites de la présence humaine et des aménagements dans les parcs.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.273
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.042
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.249 · 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 designObservational
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

Citations7
Published2003
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