Impact des paysages éoliens sur l’expérience touristique
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années, les États cherchent à diversifier leurs sources d’énergie par le développement de nouvelles formes de production de masse, afin de limiter l’exploitation des usines thermiques au charbon, au pétrole ou nucléaires. Cette tendance a mis de l’avant de nouvelles technologies, comme celle de l’éolien, qui ont des répercussions notables sur les territoires et les paysages. Ces développements soulèvent notamment des questions en termes de durabilité et d’influence sur les activités existantes comme le tourisme. En effet, la beauté des paysages et des panoramas compte parmi les principales ressources – sinon la principale dans bien des cas – sur lesquelles est construite l’attractivité touristique d’une région. La question se pose donc toujours de savoir si l’implantation de turbines de grande taille ne modifiera pas le paysage à tel point que cette attractivité et, par extension, l’économie touristique s’en trouveraient affectées. Les études sur les impacts du développement éolien ont fait l’objet de nombreuses publications ces dernières années, mais celles sur leurs conséquences sur le tourisme se font plus rares. Celles recensées suggèrent qu’il n’y a pas nécessairement d’incompatibilité entre ces deux secteurs, quoiqu’elles mettent en évidence un impact mineur de ces infrastructures sur les perceptions des touristes. L’objectif de la présente recherche était de mesurer, par une étude quantitative, l’impact des éoliennes sur la représentation que des touristes se font de la Gaspésie et de ses paysages, pour ainsi saisir si l’attractivité de cette région s’en trouve modifiée. Le cadre d’analyse repose sur trois concepts principaux que sont le « paysage », en tant que ressource pour le tourisme, et « l’horizon d’attente » qui, conjointement avec le « champ d’expérience », permettent l’intégration des pratiques touristiques dans un ensemble plus large socialement et temporellement. Bien que les résultats d’enquête fassent ressortir des nuances quant à l’influence de l’emplacement des éoliennes, cette recherche confirme que leur présence a en réalité peu d’impact sur l’expérience touristique et sur le désir de fréquentation future.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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".