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Le développement équitable par le tourisme, le tourisme « pro-pauvres », et la formule des hôtels tout inclus dans les Caraïbes

2016· article· fr· W2547944983 on OpenAlexaffvenue
Sabrina Tremblay-Huet

Bibliographic record

VenueInterventions économiques · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Aspects of Tourism Research
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La promotion du tourisme est fréquente au sein des discours et programmes des grandes institutions internationales de développement. Toutefois, la croissance de cette activité économique, particulièrement de masse dans le Sud Global, se produit bien souvent de concert avec la croissance des inégalités des communautés hôtes. Il est proposé que le développement de ce secteur s’accomplit selon la logique du néolibéralisme. Le tourisme en formule des hôtels tout inclus dans les Caraïbes sert d’exemple afin d’analyser les justifications et les effets de cette logique dans le secteur touristique. En réponse aux effets contre-intuitifs d’accroissement des inégalités économiques, sociales et environnementales, la philosophie du tourisme « pro-pauvres » se développa à la fin du siècle dernier. Gagnant en ampleur, nous explorons le potentiel de résistance de cette stratégie à l’idéologie néolibérale de développement, et nous la confrontons à ses critiques. Mitigées, nous ajoutons toutefois aux fins de notre propos la non-exclusion par le tourisme « pro-pauvres » du tourisme en formule des hôtels tout inclus. Des liens avec le courant du tourisme social sont proposés en conclusion, afin de mettre de l’avant un parallèle de résistance aux effets inéquitables d’un développement néolibéral du tourisme dans le Sud Global.

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), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.565
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.105
GPT teacher head0.378
Teacher spread0.273 · 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 designNot applicable
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

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Published2016
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