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Record W2752349582 · doi:10.7202/1042469ar

Impact des paysages éoliens sur l’expérience touristique

2017· article· fr· W2752349582 on OpenAlexaff
Marie-José Fortin, Mathieu Dormaels, Mario Handfield

Bibliographic record

VenueTéoros Revue de recherche en tourisme · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Acceptance of Renewable Energy
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.018
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.849
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.018
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0030.000
Research integrity0.0030.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.174
GPT teacher head0.438
Teacher spread0.264 · 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 designOther design
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

Citations3
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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