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Record W2352830111 · doi:10.4000/tourisme.457

Construire l’image d’une destination touristique dans un paysage en changement : défi d’articulation autour de l’éolien en Gaspésie (Canada)

2011· article· fr· W2352830111 on OpenAlexaffabout
Anne-Sophie Devanne, Marie-José Fortin

Bibliographic record

VenueMondes du tourisme · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Aspects of Tourism Research
Canadian institutionsUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article s’intéresse au processus de construction de l’image d’une destination touristique dans un contexte de changements paysagers importants. Ce processus est abordé à partir du concept de circuit des représentations, bâti sur l’interaction entre l’image promotionnelle, les représentations des touristes et les paysages visibles. Selon notre hypothèse, l’image d’une destination serait d’autant plus forte que ces trois dimensions sont cohérentes. Avec l’implantation de plusieurs grands parcs éoliens, entraînant de notables changements paysagers ces dernières années, le cas de la région de la Gaspésie, au Canada, apparaît pertinent pour éclairer un tel processus. En examinant à la fois le travail sur l’image promotionnelle de la région et les pratiques de visiteurs que l’on y observe, nous montrons que, malgré promotion qui ne prend pas en compte la présence des éoliennes et les changements paysagers, le circuit des représentations de la Gaspésie touristique n’est pas brisé : les touristes amortissent certains décalages entre l’image promotionnelle véhiculée sans éolienne et la réalité des paysages de la destination qu’ils rencontrent, avec éoliennes. Par ce travail sur le processus de construction de l’image d’une destination, notre recherche vise, plus largement, à éclairer les impacts et les enjeux relatifs à l’introduction de la filière énergétique de l’éolien dans une région dont l’économie actuelle s’appuie en partie sur l’industrie touristique.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.687
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.020
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.237 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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
Published2011
Admission routes2
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