Anticipation et prise en compte des impacts cumulatifs. À propos du développement touristique en milieu urbain.
Bibliographic record
Abstract
Pour aborder la problématique du tourisme en milieu urbain, il convient de considérer le milieu d'accueil de façon globale plutôt que sectorielle, d'envisager le tourisme comme un phénomène continu dans le temps et de tenir compte des impacts des projets touristiques au stade même de leur planification. Les auteurs réfléchissent sur ces aspects en fonction du concept d'impact cumulatif et élaborent un cadre de référence dans lequel la détermination des capacités portantes paraît moins indiquée que le recours à un indicateur de changement global apparenté au concept d'effets structurants des spécialistes en infrastructures des transports. Pour surmonter les problèmes conceptuels et méthodologiques liés à ce choix, ils proposent d'analyser les impacts cumulatifs du tourisme en appliquant le concept de congruence aux relations entre le développement touristique et la dynamique urbaine. Ainsi, la prise en compte des impacts cumulatifs du tourisme s'inscrit davantage dans une structure de suivi des impacts que dans un processus d'évaluation a priori.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 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".