Le tourisme et le développement économique des régions reculées et ethniques de Chine
Bibliographic record
Abstract
Cette note de recherche présente les données préliminaires d’une étude de cas : un petit village appelé Zhaoxing, situé au sud-est de la province du Guizhou en Chine. Depuis l’an 2000, le village de 4 000 habitants se modernise grâce au développement du tourisme. Ses quelque 800 maisons de bois nichées au creux d’une vallée sculptée de rizières, ses ponts couverts et ses tours tambours en font un site pittoresque, qui est devenu un arrêt incontournable pour un nombre toujours grandissant de touristes. Sur la base d’un terrain ethnographique approfondi (entre 2006 et 2007) et de courts séjours (entre 2000 et 2009), cet article présente quelques-unes des dynamiques impliquées dans le processus du développement touristique et économique du village. Il présente les différentes phases de développement entre 1980 et 2010 ainsi que les changements perçus par les habitants du village. Il révèle le jeu de pouvoir souvent inéquitable entre l’industrie touristique, le gouvernement local et les villageois.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".