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Record W2901069590 · doi:10.4000/ideas.3390

Le tourisme coopératif au Québec : une forme de tourisme vecteur de développement pour les territoires périphériques ?

2018· article· fr· W2901069590 on OpenAlexaffabout
Sylvain Salaméro, Gilles Caire, Christiane Gagnon

Bibliographic record

VenueIdeAs · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plus de 200 coopératives touristiques œuvrent dans le secteur du tourisme et du loisir sur l’ensemble du territoire québécois. Leur succès s’inscrit dans une longue tradition d’économie sociale au Québec se développant tout au long du XXe siècle. Depuis la fin des années 1990, le tourisme coopératif est engagé dans un processus d’expansion et de fort renouvellement. Le nombre de coopératives touristiques a plus que doublé en vingt ans et la moitié d’entre elles ont adopté le statut de coopérative multipartite de solidarité, introduit par la Loi sur les coopératives de 1997. Ancrées territorialement, les coopératives touristiques sont centrées sur la création d’emplois locaux, la mise en commun des moyens de production et le financement de la mise en tourisme de leur territoire. Ce sont des petites entreprises en matière de chiffre d’affaires et d’actifs. Elles sont localisées principalement dans les territoires périphériques en difficulté démoéconomique, mais disposant de fortes dynamiques coopératives et touristiques préexistantes. Elles s’intègrent dans les principes de l’économie sociale, en matière de finalité sociale, de gouvernance démocratique, d’autonomie et d’hybridation des ressources. Cependant, cette multitude de coopératives touristiques n’a pas réussi à créer un mouvement plus large de mobilisation impactant sur les dynamiques territoriales régionales et promouvant une orientation commune.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.036
Threshold uncertainty score0.163

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0060.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.022
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.299 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations0
Published2018
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