Relación entre sostenibilidad y turismo colaborativo a partir de las quejas recibidas en el alojamiento en vivienda vacacional
Bibliographic record
Abstract
En este artículo se analiza la relación entre el turismo colaborativo y la sostenibilidad. Para ello se utilizan más de 6.000 valoraciones hechas por huéspedes de alquiler vacacional descargadas automáticamente de Airbnb. Sobre esta muestra se realizó un análisis de contenido con el objetivo de clasificar las principales quejas de los huéspedes. La principal conclusión es que resulta complicado establecer una relación directa entre economía colaborativa y sostenibilidad, en línea con la poca evidencia existente sobre la interacción entre los dos fenómenos. Se presentan algunas cuestiones a tener en cuenta por los distintos agentes en el desarrollo de esta nueva modalidad turística. Entre otras, la necesidad de analizar si se produce una mejor distribución de la renta turística en el territorio y el interés de los usuarios por disfrutar de un tipo de turismo distinto, en el que puedan conocer personalmente al anfitrión que oferta el alojamiento.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.004 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".